黑棋AlphaGo Zero在左下角将白棋做成了打劫杀。遭此打击，Master就此陷入被动。这说明Master的计算也不一定毫无破绽，只是碰上算得更深的才被抓住。这个计算手数很长，出现错误也可以理解。这也说明Master以及AlphaGo Zero从算法原理看，都可能会被抓住计算错误，仍然有进步空间。一度我被Master的极限对局吓住了，以为围棋的终极奥义可能就是这种看不懂的死掐。

AlphaGo Zero执白对Master。这是双方对局的常见局面，白AlphaGo Zero捞足了实地，Master的中央模样像纸糊的一样被打破，败下阵来。

AlphaGo Zero自战。胜率落后的黑用129的手筋撑住了局势，但最后还是胜率越来越低失败了。

应该说AlphaGo Zero的棋谱还是较为自然的，虽然中盘显然很复杂，但不像Master那样完全看不懂心生恐惧。对于人类棋手来说，AlphaGo Zero会更为亲切，它就像一个最高水平的人类棋手，下得是意图可以说清楚的棋，只是永远正确，不像人类低手这错那错。而Master的自战谱就显得不可理解，蛮不讲理，动不动就搞事，撑得很满步步惊心搞极限对局，人类看得很晕。

围棋AI应该还是在发展过程中，自我对弈容易显得较死劲，实力有差距就会显得一方潇洒自然。围棋的状态空间还很大，应该还能有更厉害的版本一级级发展出来，就像国际象棋AI仍然在不断进步。

当然对Master以及AlphaGo Zero的棋谱，需要人类高手们配合AI的后台数据来解读。AlphaGo Zero这个不需要人类知识的AI棋手，再次给人类提供了不同风格的棋谱，让棋坛越来越精彩。而且Deepmind的这篇论文提供了优美简洁的开发方法，更容易模仿成功，会有越来越多高水平的AI取得突破。

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