反过来错误的地方，如果他去理解计算机怎么想，机器会怎么做，有可能你的判断是错的，对计算机的理解不到位，反而机器不擅长引入复杂局或者做某种特定情况的搜索，可能会掉到一个陷阱里去。

以我对AlphaGo的判断，他们并不会对李世石做特别的判断，他需要大量的棋局样本去做，要拿三千万的棋局做训练，拿到李世石的棋局可能就是一千多盘，这样的数据规模是远远没法支撑AlphaGo的模型去支撑，如果他用李世石做训练，他也会掉到一个陷阱里去。

今天最好的状况是双方都有一颗平常心，AlphaGo也别讲李世石怎么样，就是提高他的棋艺，李世石也不要管AlphaGo的套路，尽力去下自己的棋。

电脑每秒钟的速度比以前AlphaGo的速度快了三万倍，以这个速度不断自我训练，同时开发两个脑左右互搏，不断地自己跟自己练。

自己跟自己下输的时候就马上总结教训，这个地方输掉了，拿着棋局怎么去做改进，自己当自己的老师，这样的方法能提升得非常快，也是在封闭的棋类游戏中机器迅速战胜人的精髓所在。