其实ag是可以复盘的啊
至少可以得知取样跟推演
我个人的看法是 如果电脑算法超过了人类的水准 要得知某一解是否有较佳解最好的方法是给予更多资源去运算 增加搜寻深度广度
事实上以现在的例子而言
我们可以回去看人类认知的可能较佳解是否曾出现在选项 如果有是因为那些分枝被舍弃 就可以一窥ag的思路
※ 引述《sadmonkey (下雨天)》之铭言：
: 先说明我只是围棋的门外汉，程式也只是略懂，
: 心中有些感想想分享，版主若觉得不适麻烦帮删掉，感谢！
: 如果今天是一位学棋不过四五年十岁的天才儿童，
: 半年前挑战樊麾赢了，半年后挑战李世石下出一堆怪招还是赢了，
: 人们会如何看待这位十岁天才与围棋的未来呢?
: 我想大多数人会更期待他能下出怎样的棋而不是担心棋界被垄断吧。
: 我觉得大多数人对电脑的不信任是因为心里想的是旧的算法，
: 认为电脑只是会背一堆棋谱一堆定石，并在收官时完美算子来下赢，
: 所有的胜负只是端看谁背的知识更纯熟谁的官子计算更完美，
: 那围棋充满魅力的布局与大局观完全消失殆尽，这真的让人沮丧，
: 但这两盘很明显的电脑并不是靠定石靠收官在赢棋，
: 反而是下出了人们意想不到的布局棋局，
: 看似很差却怎么也无法针对其弱点给予一击致命的打击，
: 如果多了解这次人工智能的背景越会了解它完全像人类思考，
: 只是他的学习能力是人类的数千倍他的体力也是人类的数十倍，
: 就像是一位真正完美无瑕的天才围棋儿童一般，
: 他不但过目不忘而且还能自己跟自己每天对奕上千上万盘并检讨。
: 对AlphaGO来说他也跟众多棋手一样靠着不断模拟对奕在寻找神的境界呢。
: 最后来谈谈AlphaGO的出现可能造成的变化吧，
: 好的方面来看，就追求最好的一步棋来说，
: 电脑的出现可以帮助人们思考，
: 很多原先因为太复杂很难去考虑的中空落子问题，
: 可以让电脑先去跑出几个好的选点再来详细讨论与思考，
: 就像一位天才围棋的诞生永远都会革新让围棋界进步，
: 人们将会离一直追寻的神的境界又跨出了一大步，
: 同时这位天才棋士还是可以复制的，学棋的成本将大大降低，
: 不但可以复制连各种棋风都可以很轻易设计出来，
: 只要将最后赢棋目标目数提高自然会变得更加主动进攻，
: 人们将能更了解围棋中复杂的面貌，厚薄优劣贴目多寡等等的。
: 坏的方面来看，未来职业棋士将何处而去？
: 如果不久的将来Google最后开发出来完整的围棋教学分析系统，
: 每个人都可以轻易的用较低成本来学棋，
: 职业棋士最重要的生路会不会被机器取代？
: 连生存都很困难的情况下之后还会有人敢踏入围棋界吗？
: 另外既然人类学习效率比不赢电脑，会不会就失去学棋的目标，
: 未来追求围棋中的最佳路径将完全交给了电脑，
: 围棋变成了一种休闲而不再是一种职业了。
: 除非能找到人工智能算法中的漏洞，
: 让他的自我学习机制产生循环或是收敛急速趋缓的瓶颈，
: 不然围棋界电脑完全征服人脑的时间迟早会来，
: 而且来的比大多数人想像的快太多了。
: 如果电脑带来的围棋界的毁灭，
: 我想这绝对不是开发者黄博士心中的愿景，
: 所以我相信最终必能找到适当的解决办法处理可能发生的困扰。