現在的AlphaGo只能靠「輸入棋譜」來下棋或學棋，
因為他是「根據棋譜走向」來計算概率
棋譜用在兩個地方：

對方的回合：AG看很多棋譜(數據)來猜(統計)對方可能怎麼走，縮小蒙利卡羅搜索樹的範圍

自己的回合：AG看很多棋譜(數據)參考人類通常怎麼走，選(統計)出最好的結果

拿掉棋譜(數據)它就沒辦法下(統計)，等於整個砍掉重練一樣囉。

我照它的邏輯把它擬人化一下：

AG白棋後手的情形：
黑1：「我下在這裡」

白2：(看看棋譜裡有沒有這一手)
　　「恩恩，棋譜裡有，我看接下來怎麼走比較可能贏」
　　「棋盤360個位置，高手都這麼下，白2下這裡贏的機會最高，我下這裡」

　　「棋盤太多位置惹，把接下來全部的可能算完會算到世界末日，怎麼辦？」
　　「如果我知道你接下來會怎麼走，不就可以把不用考慮的位置剔除嗎？好！」
　　「但是不知道你會怎麼下，我先翻翻棋譜來猜你接下來會怎麼走」
　　(挑出數個勝率比較高的重點位置開始往下計算)

黑3：「我下在這裡」

白4：「恩恩，被我猜對惹，你果然這樣下，我下了三千萬場還沒看過其他落子比我選的位置還要重要滴」
　　「趁你在思考黑3的時候我已經把接下來算好惹，只要接下來我沒猜錯我都這樣走下去」

　　「我白4下在這裡」
　　(我先來猜你黑5會怎麼下，翻翻以前的對戰棋譜挑出幾個位置...)

黑5...

所以說，如果黑1下的地方不在AG棋譜裡就很有趣了(例如第一手天元)，
不過就算前幾手AG沒猜中，它還是可以照棋譜慢慢修正，
或是跳回上一步重新計算就好了，

第四戰結束後，工程師看log檔發現AG一開始認為白78手無關緊要，到它黑87手才發現事情大條了
就是說，AG算出「自己的勝率突然掉下來會故障」開始亂下

(這又是另一個問題：工程師可以看log檔發現軟體出錯，軟體有沒有辦法「意識」到自己犯錯)



AG黑棋先手的情形：
黑1：「我參考棋譜數據下在這裡，應該沒錯吧？」
　　 「我開始猜你白2會怎麼下，翻翻以前的棋譜挑出幾個位置...」

白2：「我下在這裡」

黑3：「好險，他下的地方我有猜對，因為我一開始分數就落後(貼目)了」
　　 (我不懂圍棋，不曉得黑子貼七目半是領先還是落後，反正設計師是以「最壞情況」來寫程式，
　　　讓AG假定自己最後會「因為貼目而輸掉」的情況努力追上來比較保險)
　　 (也許棋界可以用AG龐大的統計數據得出「黑子到底要貼幾目比較公平」的答案)
　　
　　 「根據棋譜其他高手的建議，把黑3下在這，然後開始猜你白4會下在哪」

白4：「我下在這裡」

黑5：「恩恩，我沒有猜錯，這個人下的棋應該和其他三千萬場的結果差不多，繼續走下去」
　　 「我參考高手把黑5下在這裡，開始猜你白6會怎麼下」

白6...

第二戰AG黑37子有趣的地方是，他應該要找過去的棋譜考慮怎麼下
但是它卻找了一個過去很少人下的位置(1/10000)展開棋譜，意外發現勝率反而比較高，所以下在那

這個有點複雜，看看Google工程師怎麼解釋：
https://youtu.be/qUAmTYHEyM8?t=16m20s