前後兩次 AI 與人類的公開對弈，令大家意識到人工智能已不再是科幻電影中的內容。但在驚嘆 AlphaGo 出色戰績和表現的同時，網上亦出現不少意見指其實 AlphaGo 有意識地隱藏實力示弱，故意讓人類輸得不太難看。就筆者在烏鎮現場觀察，國內媒體似乎對該議題相當感興趣，多次向 DeepMind 團隊提出類似的問題。到底 AlphaGo 是否真的已覺醒自我意識並故意示弱？且看研究團隊如何回應。
AlphaGo 有意識隱藏實力？ 只是最大化獲勝機率
在早前《AlphaGo 進步神速》的報導中提到，AlphaGo 能屢屢擊敗人類頂尖棋手，在於其先進的機器學習演算法，即策略網絡和價值網絡的結合分析，以對手的絕對勝利到 AlphaGo 的絕對勝利為標準，預測所有可行落子位置的結果再選擇最佳位置。因此對於 AlphaGo 是否有意識控制贏的子數的疑惑，DeepMind 研究團隊亦在賽後作出解釋。
DeepMind 的聯合創始人兼 CEO Demis Hassabis 表示，AlphaGo 的目標總是將獲勝機率最大化放於第一位，它會透過尋找確定的搜索途徑實現最低風險的獲勝機會。
DeepMind 研究科學家兼 AlphaGo 團隊負責人 David Silver 補充，簡單而言，AlphaGo 會將獲勝機率盡量擴大，以求在對弈中取勝，而進一步擴大勝出的距離（子數）是未來需加強的地方。但目前而言，AlphaGo 的行為會傾向為了取勝而放棄贏得更多的子數，只為了降低不能取勝的風險，即使是很小的差距仍會納入考慮。（讀者可理解為面對「贏 3 子，90% 勝率」和「贏 1/4 子，95% 勝率」兩種情況，AlphaGo 傾向選擇後者來降低風險。）
DeepMind：強人工智能階段尚需數十年發展
Demis Hassabis 在演講中亦提到圍棋不像象棋等遊戲靠計算，而是靠直覺，AlphaGo 明顯已展示出其具備一定創造力，能在預測落子位置時擁有類似人類棋手的直覺。不過，他認為 AlphaGo 在經過不斷的強化學習訓練後，雖然可在圍棋這個領域實現類近的直覺，但始終於人類的自主意識有差別。
他續稱，DeepMind 在 AI 應用上仍處於早期探索階段，即使是在演講中提及的醫療、新型藥物研製等領域也只是行業中的其中一小部分。要發展到強人工智能階段，相信尚需數十年的發展。