但是，“阿爾法圍棋”與“深藍”等前輩最大的不同，恰恰在於學習能力和算法的優化。
按照“阿爾法圍棋”開發團隊在英國《自然》雜誌發表的論文，其技術架構模仿人類大腦神經模式，會分析人類棋手的不同策略，然後自己“苦練”下棋並從中學習提高。
並且，“阿爾法圍棋”不以計算速度，而以優化的算法取勝。它會先評估棋盤上各個位置的“價值”，再選擇在哪落子。這可以幫助它減少大量無用計算，更智能高效。與“深藍”相比，“阿爾法圍棋”所評估的棋子位置只有數千分之壹。
學習能力意味著棋力可不斷提高，優化算法意味著智能程度更接近人類棋手。這兩點相加，使得“阿爾法圍棋”的真實水平，在3月9日落子之前，無人可知。
是的，就拿學習能力來說，不要說圍棋專家難以理解，即使人工智能專家，也很難確切地知道。正如美國臉書公司人工智能項目負責人田淵棟所說，這種能力是其開發者事先也估計不到的，“只有試了才知道，人工智能研究就是這樣”。
從科研角度講，眾多大咖猜錯對弈結局，說明人工智能技術的進步驚人。許多專家此前認為，計算機戰勝圍棋職業棋手，至少還要10年。“阿爾法圍棋”的勝局顯示出，這壹領域的技術發展已經超出預期