羽生先生与我们采访组关于人工智能主题节目的制作会谈，始于2015年5月。当时，世界顶尖围棋棋手李世石与AlphaGo尚未对局，我们甚至连AlphaGo这个名字都还没有听说过。
但是我们了解到，谷歌收购的DeepMind公司里有一位名叫戴密斯·哈萨比斯的天才科学家。他让人工智能学习如何玩游戏之后，人工智能拿到的分数很快就超过熟练的老玩家。
拿Atari公司开发的游戏《打砖块》（Breakout）来说，人工智能只学习了4个小时就记住了这个游戏的规则，并制定出了能得到高分的策略。这个成果不仅能应用在这一个游戏上；利用这一成果，该人工智能在多达29种的游戏中获得的分数都超越了专业玩家的得分纪录。
这种人工智能的算法被称为DQN（Deep Q Network）算法，相关论文曾登上《自然》（Nature）杂志的封面。（因为在采访哈萨比斯先生的时候，我曾有点不好意思地提到“DQN”这个词在日本还有其他意思，所以对此印象十分深刻。）
该论文提到，人工智能可以“自行认识规则和特征，并建立战略，得出最优解”。这恐怕就是彼时刚开始引起世人关注的深度学习的本质了。采访到戴密斯·哈萨比斯先生，我们这个节目也许就能使人了解到人工智能最前沿的信息和未来的走向了吧——怀着这样的想法，我们开始了对整个节目的策划。
不过，正在我们已经策划好方案，着手进行采访的阶段，AlphaGo仿佛彗星般横空出世。搜集相关资料进行调查之后，我们发现，哈萨比斯先生居然还是羽生先生的棋迷。“如果羽生先生能来英国的话，请一定让我见他一面，”他这样回复。于是乎，我们得到了独家采访权。
