1樓：匿名使用者
通過兩個大腦來運作的
第一大腦: 落子選擇器 （move picker)alphago的第一個神經網路大腦是「監督學習的策略網路(policy network)」 ，觀察棋盤佈局企圖找到最佳的下一步。事實上，它**每一個合法下一步的最佳概率，那麼最前面猜測的就是那個概率最高的。
你可以理解成「落子選擇器」
第二大腦：棋局評估器 （position evaluator）alphago的第二個大腦相對於落子選擇器是回答另一個問題。不是去猜測具體下一步，它**每一個棋手贏棋的可能，在給定棋子位置情況下。
這「局面評估器」就是**中提到的「價值網路（value network)」，通過整體局面判斷來輔助落子選擇器。這個判斷僅僅是大概的，但對於閱讀速度提高很有幫助。通過分類潛在的未來局面的「好」與「壞」，alphago能夠決定是否通過特殊變種去深入閱讀。
如果局面評估器說這個特殊變種不行，那麼ai就跳過閱讀在這一條線上的任何更多落子。
2樓：疲馬暮途
就像你用手機玩「象棋」。
程式設計師事先將收集的棋譜，輸入電腦。
計算機利用自己強大的計算能力，根據人類棋手的招數，在那些棋譜之中，尋找相應的套路，按部就班，見招拆招。
人會輸掉，因為：
1、記憶能力有限，古往今來，那麼多招數、套路，想要「推陳出新」不容易，而且還要「很高明」，還要純粹靠當時「靈機一動」，基本上是不可能的。
2、人不是機器，有感情，有情緒，自然會有精神壓力，會覺得心累，也就容易犯錯誤。
ps：目前來說，電腦多麼厲害，還是沒有自己真正的智慧，我們人類，還沒有被【完全】淘汰。
（只淘汰了一部分——很多工作單位，被電腦搶走了。所以，現在「畢業＝失業」，不只是因為「人太多了」。）
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