※ 引述《neutrino (十年一梦)》之铭言：
: 我其实有些不懂,
: 为何很多评论会觉得AlphaGo的出乎意料的着手都被认为是"电脑才有的想法"
: 在那当下我反倒是觉得AlphaGo出乎意料的"像人"
: 像第二局37手, 若是藤泽秀行下出来, 是不是不会那么意外?
: 挺像"秀行的次一手"?
: 我朋友说他觉得101让他想起吴清源. 37倒是让他想到武宫.
: 感觉AlphaGo的棋对子的效率不像最近的职业赛事那么重视,
: 但是隐约好像带着一点秀行+六超的某几位部份风格,
: 加上李昌镐的不慌不忙?
: 也许AlphaGo的学习过程中自然融合了这些前辈的精神,
: 让他们合体再现在棋盘上了.
: 我棋力很低, 以粉丝心情说说感觉而已, 见笑了.
先说已经被破解的五子棋好了.
无论白方怎么应, 黑棋可以找出胜率百分之百的路径往下走.
围棋太复杂无法算清, AlphaGo 计算的是放在每个位置上获胜的概率.
它不懂所谓子效, 所谓的变化会增减几目.
它要的是稳赢, 不管对手怎么应都能赢, 而不是多赢几目.
AlphaGo 若只输入高手实战谱, 顶多跟高手下得一样好.
它的自我对练能够把各类的变化尽可能的尝试, 整理出胜算最高的路径.
这些手法前人都下过, 只是 AI 能够充分应用在当下的盘面上来提高胜率.
就算只看局部, 人类目前认为的最佳解可能不是最佳解.
就像新手新定石新流派, 不断被发展出来.
只是 AlphaGo 多下了几千年的围棋, 比人类要早归纳整理出来.