AlphaGoZero
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但我還是想從AlphaGo談起。我想回到那個在當前時刻已經一點都不令人感到驚訝的，AlphaGo四比一擊敗李世乭的那個時間，去看人類圍棋發生了什麼事、去看AlphaGo在那當下做了什麼、以及李世乭在那裡經歷了什麼。這會是AI未來發展的縮影，也是人類未來發展的縮影。
作者：陳華夫
我父親從小禁止我下棋，是否扼殺了我的圍棋興趣或天分呢？這是一個無法科學回答的難題。我在youtube視頻發表了數百個圍棋視頻，也發表了有數十個，「RF、「情緒管理」、及「視力的智慧管理」，另外，我在方格子裡的「陳華夫專欄」有231篇政經科技學習的文章。這些圍棋以外的知識，都是當初若我一
作者：陳華夫
AI深度學習的圖像識別、人臉辨識、機器翻譯、及自動駕駛都有比人類優勢創新之處。深度學習無法學得抽象的概念知識，因此無法遷移學習（TL），但人類的學習卻可以學習遷移（ToL），因此人類擁有通用智慧。
作者：陳華夫
強化學習裡最後學習的成果─價值函數 Vπ(s)─就被記憶在40模塊或20模塊組成的殘差網絡中的千千萬萬個數學參數裡，人類的大腦把輸入的資訊編碼成故事基模（Schema），再整合編織故事基模而成為的「腦神經網絡」。如此的記憶及知識之構造有利於人類的記憶、解釋、理解、思考、及學習新知。
「ZenGo 7」不鑽研棋理，一直使用騙著，欺負對手，棋力不得長進。對手棋力增加，而識破騙著，就挨打認輸，實在是不可取的「魯蛇」（loser，失敗者）的人生哲學，希望天下的圍棋棋手引以為戒。我計畫改進目前世界上最強的開源電腦圍棋軟體之「Katrain 9段」，成為超級「Katrain 9段」。
我也是喜歡圍棋的吃瓜群眾，您有辦法贏AI真是令我佩服。而且大膽提出回手三次的規則，更是讓我大吃一驚，但遭受重大的反彈聲浪其實也不意外。其實不用您說三次回手，連計算深度都輸電腦太多了。要要求這種公平性，會不會其實在起點--AI與人類對弈--就錯了？現在讓AI來計算勝率輔助棋手成長就好吧！peace！
現代流圍棋五原則能擊敗（干擾）「ZenGo 九段」與「Katrain 9段」電腦圍棋，其意義類似當今時髦的愚弄人工智慧的「干擾遊戲」。也同時證明了，人類的圍棋智慧卻是「由上而下」（Top-Down）的「知識策略」，最終可能戰勝有史以來最強的AI人工智慧電腦圍棋─ AlphaGo Zero。
