其实就要像古棋一样，多处不定型，电脑不会判断。

还有劣势就懵逼的问题。现在所有围棋AI都有这问题…是不是得再加一个架构，专门处理劣势问题，在棋局不好时触发。

高等数学吧

反复想了半天，不好修，蒙特卡罗，快速走子这两个模块局限性太大了。神经网络在蒙特卡罗算不清的如果选择出正确选点是个大问题。唯一能解决的办法是大量的自我学习？

据说是由于“棋理”都是电脑自己领悟的，要修补这个漏洞必须找出导致Bug棋型的特点，起码给电脑输入上万盘类似对局才能修补

这件事透露出逻辑的出现是一件大事，现在的ai还没有自动进化出逻辑判断来。而逻辑判断是广泛有用的，deepmind本来就困惑于如何把一个领域的ai知识运用到另一个领域里，也许他们的问题问错了。