5. 总结
总的来说，这整篇文章是一个系统性的工作，而不是一两个小点有了突破就能达到的胜利。在成功背后，是作者们，特别是两位第一作者David Silver和Aja Huang，在博士阶段及毕业以后五年以上的积累，非一朝一夕所能完成的。他们能做出AlphaGo并享有现在的荣誉，是实至名归的。
从以上分析也可以看出，与之前的围棋系统相比，AlphaGo较少依赖围棋的领域知识，但还远未达到通用系统的程度。职业棋手可以在看过了寥寥几局之后明白对手的风格并采取相应策略，一位资深游戏玩家也可以在玩一个新游戏几次后很快上手，但到目前为止，人工智能系统要达到人类水平，还是需要大量样本的训练的。可以说，没有千年来众多棋手在围棋上的积累，就没有围棋AI的今天。
在AlphaGo中，增强学习(Reinforcement Learning)所扮演的角色并没有想像中那么大。在理想情况下，我们希望人工智能系统能在对局中动态地适应环境和对手的招式并且找到办法反制之，但是在AlphaGo中增强学习更多地是用于提供更多质量更好的样本，给有监督学习(Supervised Learning)以训练出更好的模型。在这方面增强学习还有很长的路要走。
另外，据他们的文章所言，AlphaGo整个系统在单机上已具有了职业水平，若是谷歌愿意开几万台机器和李世石对决(这对它来说再容易不过了，改个参数就行)，相信比赛会非常精彩。
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一些更新。
问题1：“Alphago的MCTS做rollout的时候，除了使用快速走子，还用了搜索树的已有部分，看起来像是AMAF/RAVE反过来：AMAF是把快速走子的信息传导到树的其它无关部分，Alphago是把树的其它无关部分拿来增强快速走子。我怀疑这是不是它棋力比其它DCNN+MCTS强的原因之一。"
这个办法在解死活题的文章中出现过，会在一定程度上提高搜索效率，但是提高多少还不知道。
问题2：“rollout的走法质量变好可能会导致棋力下降。”
这里要分两种情况，tree policy和default policy。在AlphaGo的文章里面已经说过了，tree policy的分布不能太尖，不然在搜索时太过重视一些看起来的好着，可能使得棋力下降。但是除了这种原因，一般来说tree policy变好棋力还是会变强的。
default policy这边，即(半)随机走子到最后然后判分，就很复杂了，质量变好未必对局面能估得更准。default policy需要保证的是每块棋的死活大体正确，不要把死的棋下成活的或者反之，而对大局观的要求反而没有那么高。双方完全可以配合着把每块棋下完，然后转战另一块，而不是说抢在对方前去别处占先手。
注：本文摘自知乎，作者田渊栋，版权著作权系原创者所有，转载请注明出处。数据观微信公众号(ID:cbdioreview) ，欲了解更多大数据行业相关资讯，可搜索数据观(中国大数据产业观察网www.cbdio.com)进入查看。