在AlphaGo有了快速走子之后，不需要走棋网络和估值网络，不借助任何深度学习和GPU的帮助，不使用增强学习，在单机上就已经达到了3d的水平（见Extended Table 7倒数第二行)，这是相当厉害的了。任何使用传统方法在单机上达到这个水平的围棋程序，都需要花费数年的时间。在AlphaGo之前，Aja Huang曾经自己写过非常不错的围棋程序，在这方面相信是有很多的积累的。
3、估值网络
AlphaGo的估值网络可以说是锦上添花的部分，从Fig 2(b)和Extended Table 7来看，没有它AlphaGo也不会变得太弱，至少还是会在7d-8d的水平。少了估值网络，等级分少了480分，但是少了走棋网络，等级分就会少掉800至1000分。特别有意思的是，如果只用估值网络来评估局面（2177），那其效果还不及只用快速走子（2416），只有将两个合起来才有更大的提高。我的猜测是，估值网络和快速走子对盘面估计是互补的，在棋局一开始时，大家下得比较和气，估值网络会比较重要；但在有复杂的死活或是对杀时，通过快速走子来估计盘面就变得更重要了。考虑到估值网络是整个系统中最难训练的部分（需要三千万局自我对局），我猜测它是最晚做出来并且最有可能能进一步提高的。
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