作为战胜了人类围棋冠军的人工智能，AlphaGo强在小范围战斗，弱点在于对全局的判断。
李世石如何赢？从科技角度看，李世石必须在开局阶段建立优势，并且最好能够更频繁转移战场范围；未来，AlphaGo 会将人类棋手远远甩在身后。它就只能继续和自己玩了。
一、AlphaGo 是如何决定下每一步棋的？
企鹅智酷没有能够真的打开 AlphaGo 代码库，去检查它全面的运行逻辑。我们只能从已公开的权威论文中，来梳理这个迄今为止走进公众视野的最强大人工智能，是如何做出决策，战胜人类的。
简单说，AlphaGo 下的每一步棋，都依赖于概率。
1.当一开始，棋盘有大量空白区域，棋子较少时，AlphaGo会更愿意采用“固定策略”。
这种策略来自于 AlphaGo 自己模拟训练的数百万场棋局。这让 AlphaGo 心中有一个大概的最佳选择可能性，即下在点A和点B，哪个更好些。
在这个时候，AlphaGo 是通过经验来判断的。虽然这个经验不来自与人类，而是来自于它结合人类下棋方式学习后，自己和自己对弈的数百万经验值。但这种基于经验的判断，是人类挑战它的最佳机会——和“恐怖”的机器推演能力相比，经验，起码离人类更近一些。
为什么 AlphaGo 不在一开始就用蒙特卡罗算法，尽量穷尽所有可能性，去给出更可靠的“计算答案”，而不是“经验答案”呢？
我们猜测，一方面是当棋局尚未真正交锋时，各种选择的概率差不多，没必要做精确计算；另一方面，也为了节省时间。
2.当棋局有局部拼杀时，AlphaGo 的战力就升级了。棋局瞬息万变，李世石的下法，很可能是 AlphaGo 没有模拟过的。
这时候，AlphaGo 会不再聚焦于整个棋盘，而将计算精力缩到一个小范围。它会启动现场演算推理功能，即开始计算每一个落子位置的后续走势，来计算最佳一步。
这需要时间。所以，AlphaGo 在短兵相接时，不得不缩小观察范围，在局部启动现场计算。这虽然失去了一定的“大局观”，但换来了计算的效率，和电脑比，人脑的纯粹计算力是相对弱势的，所以，短兵相接，机器占大优势。
3.当局势需要兼顾大局和计算力时，AlphaGo 怎么办？
开局布局，AlphaGo 用经验；短兵相接，AlphaGo 用计算力。那么在局势复杂时，AlphaGo 的另一个特长就有用武之地了——兼顾大局观和计算能力。
AlphaGo是如何下棋的，AlphaGo 模拟了两个“自己”，然后随机落子计算每个位置对赢棋的价值。这种简单粗暴的计算是人类大脑无法训练的，只有机器可以肆无忌惮的这么做。
但和穷尽推演相比，这种价值估算并不是完全准确的。它是在兼顾时间和效率基础上，一种最适合的策略。这也是 AlphaGo的一个弱点。
二、AlphaGo 也会怀疑自己
我们觉得人机对战对李世石不公平的一个地方，是机器人不会受情绪影响，而人类棋手却时常受困于其中。
从单一棋局看，AlphaGo 每一步，都是它认定的最佳决策。但当你通过多局去观察 AlphaGo 时，会发现它快速分析促进它的进化。
原理很简单。AlphaGo 会怀疑自己，是因为在很多局面选择时，最优解不止一个，或者比较接近。
如果点A赢了，以后它会一直选择点A吗？这个我也不清楚，论文里没说。但从逻辑上推断，既然是经过了百万棋局的演算，那么一局的胜负，对于具体某点的概率提升，不会太明显。所以，AlphaGo 在应对同样局面时，它可能给出完全不同的下法——根据几个最优解，随机选择。
而这一点，也正是它可怕之处。连开发它的人类，都无法预测它的行为。因为你把随机函数的权利，交给了人工智能自己。
三、AlphaGo 为什么极少下臭棋？
我们通常把人工智能比作”高智商婴儿“，按照这个推断，AlphaGo 就算表现惊艳，但应该也会有下臭棋的时候。因为单纯的人工智能，是无法真的模拟人类思维的。
但 AlphaGo 没有丢过人。因为在一开始，它并非完全的“自学”。工程师们安排 AlphaGo 在网络对战平台上，与人类棋手不断下棋，用来学习人类下棋的风格和方式。当工程师们觉得 AlphaGo 足以“像个人类棋手”时，才让它开始自己和自己更疯狂的练棋。
你如果很早在KGS(网络围棋对战平台)上遇到过 AlphaGo ，那么，你可能有幸看到过 AlphaGo 还是婴儿时的样子。
四、AlphaGo 自己训练自己，而且效率吓人
前面提到了，和人类练棋不同，AlphaGo 在学会了人类下棋方式后，复制了两个自己，依托计算机性能优势，不断下棋，去丰富对局面判断力。这种效率非常之高，甚至已经超越了人类历史上所有的对弈棋局总数量。
这意味着 AlphaGo 会越来越”老练“。虽然它还是无法在每一局的每一步中，穷尽所有可能性，但它会不断通过训练积累大局观，而随着大局观提升，在实战中，它需要做现场精准推演的效率也会更聚焦——人类也就越来越难赢它。
在可以预见的未来，AlphaGo 会将人类棋手远远甩在后面。然后，它就只能在自己的世界里，自己和自己下棋玩了。
