第三，AlphaGo Zero并不使用快速、隨機的走子方法。在此前的版本中，AlphaGo用的是快速走子方法，來預測哪個玩家會從當前的局面中贏得比賽。相反，新版本依靠地是其高質量的神經網絡來評估下棋的局勢。

阿爾法狗再進化:自學3天就100:0碾壓李世石版舊狗AlphaGo幾個版本的排名情況。

據哈薩比斯和席爾瓦介紹，以上這些不同幫助新版AlphaGo在系統上有了提升，而算法的改變讓系統變得更強更有效。

經過短短3天的自我訓練，AlphaGo Zero就強勢打敗了此前戰勝李世石的舊版AlphaGo，戰績是100:0的。經過40天的自我訓練，AlphaGo Zero又打敗了AlphaGo Master版本。“Master”曾擊敗過世界頂尖的圍棋選手，甚至包括世界排名第一的柯潔。

對于希望利用人工智能推動人類社會進步為使命的DeepMind來說，圍棋并不是AlphaGo的終極奧義，他們的目標始終是要利用AlphaGo打造通用的、探索宇宙的終極工具。AlphaGo Zero的提升，讓DeepMind看到了利用人工智能技術改變人類命運的突破。他們目前正積極與英國醫療機構和電力能源部門合作，提高看病效率和能源效率。