興趣太多 時間太少
AlphaGo Zero靠自學，在數十天內超越前兩代AlphaGo，也勝過了人類累積數以千年計的圍棋智慧。
兩代AlphaGo先後擊敗人類頂級棋手李世乭和柯潔後，Google旗下的DeepMind在短短5個月內，發展出新一代AphaGo，名為AlphaGo Zero，它在完全不靠人類圍棋經驗之下自學，並已超越了前代AlphaGo。
前兩代的AlphaGo都是從數以千萬計的人類棋譜學習圍棋，但AlphaGo Zero的起步就只有圍棋規則和一個空白的棋盤。
帶領研發的David Silver表示，因為AlphaGo Zero起初完全不懂圍棋，它的神經網絡必須靠自己同自己下棋來掌握圍棋的世界。前兩代的AlphaGo用了多月學習才能打敗人類頂級棋手，但新的一代用3天已經達到打敗李世乭的AlphaGo水平，而且只是用了它一小部分的處理能力：「這說明，新的演算法才是至關重要，而不是人工智能的運算力或得到的數據有多強大。」40天後，AlphaGo Zero完勝AlphaGo Master，即是打敗柯潔的那個版本。
簡言之，在沒有人類認知的限制下，AlphaGo Zero在短短數十天時間就超越了人類數千年累積下來的圍棋智慧。Silver說：「可以說，我們已經擺脫了人類認知能力的限制，人工智能可以由一張白紙，自行創造知識。」
DeepMind的圍棋顧問，也是專業棋手表示，由AlphaGo Zero自行發展的一些奇招是他前所未見的。
以往的人工智能總是依賴人類的認知，問題是這些資料可能比較昂貴，甚至不可靠，又或者在某些情況下根本不適用。若把AlphaGo的新技術應於藥物設計、節省能源系統或研發新物料，可能有革命性的創見。
DeepMind創辦人兼CEO哈薩比斯（Demis Hassabis）表示，這一發展令人非常振奮，認為AlphaGo的技術已夠成熟，可以應用於人類世界面對的問題。對於有人憂慮人工智能可能威脅人類，他卻傾向樂觀，認為靠著AI演算法，人類在科研和醫學的領域可以得到很大的進步。