同样原理的着手在收官阶段出现多次，AlphaGo几次在一路扑吃被提。它不亏，不会减少自己的胜率，万一对手不应还提高了胜率，损了劫材但反正它不想打劫。我估计这类着法是它的策略网络向人学习的，人经常在后半盘打劫、读秒打将的时候下这种一路扑。AlphaGo不理解人的意图，但把招学了过去。学过去发现能提高胜率，就这么用起来了。

象48手亏空这样的小bug是人可以利用的。如果人类高手完美发挥，各个环节都顶住，可能下和平的收空棋也能赢它了。但难度会很高，AlphaGo在划分地盘这个环节实在太厉害了。这种棋要做的选择非常多，哪步能占更多的空人没有特别好的精确测算方式，只有靠感觉为主。而AlphaGo用几百万次模拟来统计性地判断，比人要准得多。这是AlphaGo的核心能力，大局观碾压人类。

不少职业棋手认为李世石69过于靠上，被70镇头攻击局势很不利。具体应该在哪吊，说法很多。不管黑下哪，这种局面是AlphaGo擅长的。它不一定要成哪一块空，黑进来它各种方法都会模拟试一下。如果模拟发现退缩不行，它就会进行镇头分断攻击，最后往往会将成空潜力转移到另一片地方去。最后人下来下去，总是被它在某个区域围出很大的一片空。这种以厚势为基础的浮动攻击，靠吃棋威胁最后把虚空做实的下法，真的是很赏心悦目。

人类棋手评棋时往往会觉得，是不是破空手法不对啊，是不是该往这个方向跑，是不是打入深一些才好，是不是进得太深了。我认为这很可能是根据结果来看的马后炮。在这种局面下，拥有厚势的一方可能已经有了局面的主动权，AlphaGo根据自己的评分还是判断得比较准的，你怎么进来它都有应对的办法。

李世石如果选择正确，可能情况会好些。可是实战几乎所有人都发现黑大亏了，自己两眼苦活，白左上角已经活了，中间又瞬间出现大空。这时白下出了100这手棋，人们应该立刻意识到这等于是“胜利宣言”。这手很有味道，它并不是试图在左下围更多的空，而是准备让黑打入做活，但白也消除所有不安定因素收官稳稳获胜。下C5之类的点是可能围空更多，但黑仍然可以进来捣乱，黑右下的厚势就有用了。还不如用100这手消除任何变数。这种思维是人很难有的，它不去在里面守，反而在外面用坚实的拆一来守。

后半盘黑的挣扎都没有用，AlphaGo展现了高超的局面控制能力。最后认输时李世石盘面领先5目，是因为电脑想稳胜，让了一些回去。

这局李世石算是成功地测试出了AlphaGo开局亏目的一个小bug，但由于自身发挥有问题，还是被AlphaGo控制了，基本没有机会。李世石的大局观和局面判断比AlphaGo要差很多，右下意料之外的收益可能反而害了他，让他以为领先优势不小，后面没有果断出手制造第四局赖以获胜的复杂局面。这局也没有制造出劫争，AlphaGo避劫照样控制大局。

在总共五局高水平对局中，AlphaGo确实表现出了令人叹为观止的技术水平。可以非常有把握地预测，以AlphaGo为代表的新一代围棋AI将有超过职业棋手的技术实力。而人类的围棋水平在人工智能程序的帮助下，会取得突飞猛进，特别是在大局观上的认识。机器即使在围棋上完全战胜了人，也不是灾难。可以看看国际象棋领域已经发生过的事，有助于围棋界正确认识机器的作用。国际象棋程序的等级分比人类最高水平还高四五百分，对人类可以让一个兵或者二先，平下人最好结局只是和。人们已经完全承认AI水平远高于人，用它们来更新布局理论，研究新手，在人与人对下时应用。这样人的水平也取得了飞速进步，国际象棋大师越来越多。这次人机大战围棋的关注度空前提高，这对围棋发展是非常有益的。所有热爱围棋的人，都要感谢AlphaGo的贡献。