围棋很难。有多难？你可以感觉到，变化有10到170次方，是整个宇宙中原子序数10的80多倍，但是它的复杂程度是不可想象的，所以没有办法列出Go所有可能的结果。世界上最聪明的人把一生都献给了学习围棋，但是去年年底，他们所有的顶尖高手都被人工智能大师打败了。
师父为什么这么牛逼？根本原因是人工智能发现了人类围棋玩家的一个致命bug。人工智能真的是纯粹的理性，他只关心输赢的概率，并不每次都带来经验和感受。正因为如此，据说有着三千年历史的围棋，一直都有盲点！
至于象棋，写一个求值函数是很简单的，因为象棋不仅是一个比较简单的游戏，而且是一个实体，通过计算两边的棋子很容易得出结论。也可以通过其他指标来评价象棋，比如棋子移动性。这些在围棋中都是不可能的，不是所有的部分都是一样的，哪怕是很小的变化都会彻底改变格局，所以每一个小棋子对棋局都有着至关重要的影响。最难的是象棋是一种毁灭性的游戏。
比赛一开始，所有的棋子都在棋盘上。随着游戏的进行，棋子被对方吃掉，棋子数量不断减少，游戏变得越来越简单。相反，围棋是一种建设性的游戏。一开始板子是空的，两边慢慢填。所以，如果你要判断中场的现状，在国际象棋中，你只需要看看现在的棋盘就可以告诉你大致的情况；
然而围棋却不同。如果你问世界级大师为什么会走这一步，他们往往会回答你的直觉告诉他走这条路。这是真的，他们无法描述原因。让阿尔法狗模拟人类玩围棋的行为；训练系统从任意选择棋盘上的一个落点开始，预测人类接下来要做的决定；系统的输入是那个特殊位置最有可能发生的前五或前十个位置动作；
有了这一点，工作人员对系统进行了数百万次的培训，并通过错误加强了他们的学习。在获胜的情况下，系统意识到下次出现类似情况时，更有可能做出类似的决策。相反，如果系统输了，下次出现类似情况，就不会选择这种方式。通过结合这两种神经网络，可以大致预测当前的情况。通过蒙特卡罗算法，可以解决这个无法解决的问题