在126手，柯潔甚至趴在桌子上休息了一下。在深呼吸之後再次拿起了棋子，開始向棋局中最後一塊空著的中腹發起進攻。
但是由於之前差距實在太大，柯潔在209手選擇了投降。
以上文字摘自雷鋒網(公眾號：雷鋒網)對柯潔戰敗AlphaGo後的報導，心疼續3秒。
這位人類最優秀的棋手最終沒能在最後一局反轉令人惋惜，儘管很多人一開始就預知了這樣的結局。而從另一個角度，機器能在學習短短數周之後打敗一個學棋20多年的頂尖選手，人工智慧的強大令人驚嘆。
微軟亞洲研究院資深研究員、KDD China秘書長鄭宇博士說：
從專業的角度來講，AlphaGo用深度學習去逼近了一個價值判斷函數，然後再跟蒙特卡洛搜索樹結合的方法。這個近似解比目前人類的價值判斷（可能）接近或者要略強一些，加上機器不知疲倦的搜索效率和無情感波動，綜合來看走在了人的前面。
當然深度學習的作用不僅僅是下棋那麼簡單，AlphaGo的勝利也只是冰山一角罷了。為了讓更多的門外漢（比如小編我）了解深度學習，聚集一批深度學習愛好者一起監督學習互助成長，雷鋒網得力夥伴AI慕課學院近期邀請了fastai中文社區最活躍的四位貢獻者，授課分享。
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