没错，人類历經数千年堆集下来的所有棋理、定势和手筋，并不過是基于人類對围棋的有限認知，正如地心说是基于人類對宇宙的有限認知。對付 AlphaGo Zero 来讲，這些堆集下来的棋理、定势和手筋，确切是過剩的，乃至是毛病百出的、彻底误导的。抛開人類的所有履历和错误，不受人類影响，回到围棋自己，從零起头自我進化，才有可能迫近围棋真谛。
可是，人類又不彻底是過剩的，最少人類设计出了围棋這個精巧的遊戲，即便這個遊戲计较機比人類玩得更好。AlphaGo Zero 不必要人類的履历和常識，但必要切當了得救棋的遊戲法则，好比生死的界定、掠夺的端正、输赢的果断，等等。就像經由過程禁區、越位、肆意球和點球等法则的设计，人類界定了足球這類遊戲的鸿沟和内在。AlphaGo Zero 是辆無人驾驶汽車，但它行驶在人制作的門路上，遵照红灯停绿灯行的人類交通法则。
一段時候以来，大数据與人工智能的連系，被認為是令信息技能為虎傅翼的關头一步。人工智能近年获得高度存眷，全由于互联網颠末二十多年的成长，已堆集而且還在天天不竭發生有價值的海量数据，人工智能和大数据的連系，讓二者都產生了核聚變，是以，得数据者得全國。像阿里巴巴、腾訊如许的把握海量数据的公司，大有挟数据以令诸侯的英气和霸气。這時候 AlphaGo Zero 猛不丁跳出来讲，数据底子不首要，算法才是王道，很有點逆潮水而動的架式。
DeepMind 開创人兼 CEO 哈萨比斯说：“AlphaGo 就是新的哈勃千里镜。” 這话不错，人類借助新的哈勃千里镜，来冲破本身局限，從新熟悉世界。這等功德，梦寐以求。