但AlphaGo可以强制其对手展示其计划，以便AlphaGo能够以最佳方式进行响应。下面的例子实际上来自一个AlphaGo的更高版本与自己对抗的游戏。 探测和迫使的密度是惊人的。令人难以置信的是，没有人明确地向AlphaGo教授关于未来的实验或计划。 好奇的行为是AlphaGo自学的东西。AlphaGo如何做到这一点？AlphaGo的远见卓识，灵活性和独创性来源于其丰富而详细的经验，以及完全免于执行力的限制。
世界对神经网络来说，是很混乱，而一个神经网络却看到了可能性：“兔子有80％，鸭子有15％，手巾有5％。”我们的视错觉体验模仿了这种视觉会是什么样子。 著名的鸭兔幻觉包含鸭子或兔子的各个方面，因此我们看来是任何一个：通过一个神经网络来观察发现每个动物身上有一个动物园。 谷歌和麻省理工学院（MIT）于2015年合作，设法梳理出一些神经网络可以看到的更高层次的特征。
梦幻般的结果揭示了一种普遍存在的想象力。像一个pareidoliac注意到斗篷中的鱼眼球，AlphaGo看到奇怪的特征，并产生我们永远不会发生的联想。尽管它有惊人的能力，但AlphaGo并不完美。而在第四场，李在石就破解了它的代码。在比赛的大部分时间里，李在石允许AlphaGo欺负他，为他的数字对手留下小小的优势，以确保自己的领地是安全的。
然后，李在石在一次冒险的攻击中赌博整个游戏。这个策略是有效的，因为它迫使AlphaGo进入一个令人眼花缭乱的复杂和独特的情况，其模式识别软件无法匹配人类的直觉。李在石表示，他直观而迅速地看到了这一举动，AlphaGo的模式识别估计了李在石不到1万分之一的情况。现在机器变得困惑和不知所措。 它粗暴地试图挽救它右边的阵型，反而失去了更多的领土，然后莫名其妙地把棋子放到左下角堡垒。
总之，AlphaGo的崩溃持续了很久。感觉就像看足球比赛：深度学习的快速发展覆盖了公众的想象力，这种技术是一种不可战胜的力量。 但神经网络面临着实际的限制。 第四场中AlphaGo的崩溃揭示了三个这样的缺点。首先，神经网络比人类学习效率低。 他们依靠大量的经验，所以在非常情况下可能会失败。其次，他们的失误可能是毫无意义和莫名其妙的。
一个Go初学者可以把这12个动作识别为非理性的，而左下角的棋子就像是无用的。这里还有一个例子：一组Google的研究人员训练神经网络，以95％的精度写图像标题。 但看看它的一些错误是多么的不寻常。第三个问题是从深度学习的行为主义方法到人工智能。尽管DeepMind在更高版本中修正了AlphaGo崩溃的原因，但是由于神经网络的黑盒质量，没有人会理解AlphaGo如何犯下原来的错误。
我们可能会学习神经网络的预测能力，但是如果缺少解释能力，我们就不愿意将它们赋予充分的自主权。一份2017年“人工智能”报告突出了以下一些问题：目前大数据和深度学习的进展周期还没有系统地解决工程“可用性”：可靠性，可维护性，可调试性，可进化性，脆弱性和可攻击性等等。此外，目前还不清楚现有的AI范例是否适用于任何类型的软件工程验证和验证。
这是一个严重的问题。最后，鉴于AI过去的适应和开始，许多研究人员仍然有点怀疑，夸大的期望不会让位于一个新的、不可预知的进展障碍。10月份推出的AlphaGo Zero甚至不需要向人类学习。根据“自然”杂志上的一篇文章，只用游戏的规则和三天的练习，就可以击败AlphaGo。经过40天的训练，它击败了AlphaGo Master 89-11。
奇怪的是，AlphaGo Zero的开发并没有看到人类的游戏比深奥的大师更加人性化。然后，在十二月初，DeepMind设置了一个名为AlphaZero的版本，这是国际象棋专业人员用于自己训练的高级象棋AI。在学习国际象棋规则的四个小时内，AlphaZero超过了Stockfish，三天后，它在一场非正式比赛中摧毁了以前的卓越象棋AI。
go可能只是一个游戏，但它表达了现实生活中所带来的许多相同的智力挑战。 DeepMind已经将其机器学习发现转化为推荐医学治疗的AI软件。许多其他人也在使用AlphaGo技术来诊断，还有自动驾驶车辆和聊天机器人。AlphaGo的能力和个性预示着未来。这显示了我们人工智能的灵活性、长期规划、甚至原创性以及无情、偏见和不透明的能力。
在围棋历史上，有没有哪位棋手的风格和AlphaGo近似？
这个答案应该是吴清源了，除了他，人类还真没另一位棋手的棋风更像阿尔法狗了。阿尔法狗的着法超人类，其实在80多年来，吴清源的一些着法给棋界（主要是日本围棋界）带来的冲击力一点也不亚于今天的阿尔法狗。这是1933年年仅19岁的吴清源与日本秀哉名人特别对局中下出的布局，直至今天，这个布局还没有人来模仿，第一手三、三，这是日本本因坊一门的禁着点，第二手星位，第三手天元，一手占角，一手在角上星位取势取地两相宜，一手在棋盘正中央，这是多么具有创意的布局！竟然出现于80多年前最为传统保守的日本！吴清源在棋盘上百无禁忌，就像现在的阿尔法狗一样自由自在，什么棋都敢下，什么局面也能掌控，这不就是当年的阿尔法狗吗？这是吴清源与桥本宇太郎十番棋的第一局，吴清源执黑，看看左上大雪崩定式，吴清源黑11脱先了！并不像其他棋手一样非要将大雪崩定式完成；左下角黑棋的着法也不是一般人能想得出来的，白34枷死黑三子后，黑35冲，黑37断是不是很有创意？至黑41贴，黑棋弃掉四子，先手拔花，右边阵势宽广，再回头处理左上。
AlphaGo Zero三天击败人类的背后究竟意味着怎样的进步？
学习3天：AlphaGo Zero
