很多人都注意到，AlphaGo 的棋風有個有意思的特點：它很少下出「好棋」，也就是兇狠的殺招，並且還時不時似乎下出緩手。它局面從未大幅領先過，永遠只贏一點點。為什麼呢？

AI的棋風能不能更好看？

要訓練一個神經網絡，需要定義一個反饋函數，即告訴這個神經網絡怎樣的決策是好的。在 AlphaGo 的設計中有個重要的細節：訓練 AlphaGo 的神經網絡時所採用的反饋函數只依賴於輸贏，而同輸贏的幅度無關。換言之，對 AlphaGo 而言，贏一目的棋和贏十目的棋一樣好，它追求的只是單純的勝負而已。