黑棋贴目这种规则的出现是为了抵消黑棋先行优势。但贴多少目才算公平一直都是有争议的，且一直在变。

alphago的出现，能否计算出到底贴多少目才算是真正公平？就是alphago以同样的棋力自己与自己对弈，通过大数据算出黑棋到底有多大优势，贴多少目才能使执黑与执白真正的公平。从而完善贴目规则。

AlphaGo自身做不到。因为阿尔法的神经网路全部是基于7.5目的贴目训练的，贴目数哪怕改一目就要全部推倒重来。这种情况下，落后的一方必然不会甘心于输一两目，而是会拚命，从而所谓的「最佳结果」也就无从达成。

从今天柯洁和阿法狗的第二局赛后采访，阿法狗在一开始就认为白棋胜率55%，我觉得以此决定贴目规则是完全可行的。
同意天云海的意见，我觉得AlphaGo有可能改变目前贴目规则。不过这是有前提条件的，一个是AlphaGo能够能够证明在目前的贴目规则下，黑白胜率不均等；另一个是现有的棋手能够接受这个结果，毕竟贴目规则是现有棋手来遵守执行的。
同意上面刘小羊老师的看法，不能，因为阿法狗并没有破解这项游戏，没法穷举出所有变化，从第一步开始给出一个最优解。
虽然觉得刘小羊说得有一定道理，但我认为不是完全不可能。贴目是为了保证执黑和执白保持公平，保证两个实力相当的对手执黑执白胜率均等。alphago在与自己对弈的过程中可以统计出黑白胜率，如果不均等，可能会影响贴目数的改变。当然人类会不会以alphago的数据作为参考那就不好说了。

学习围棋要多久？

刚刚过去的Master事件可以佐证，AlphaGo的学习能力是不能限量的。主创明确表示，二代AlphaGo没有学习棋谱。而且他在韩国和日本的网站上下棋全部都是全胜，至少说明了这两种现行贴目制度下，棋力是过关的。那么在这个假设下，至少AlphaGo可以作为很好的样本自我对弈验证出（比如100万盘，想想都可怕）6目半和7目半下的黑白胜率，从而逼近「合理」的贴目。而且由于AlphaGo自身对弈带来的系统误差减少，这种胜率计算要远胜以前所谓「大数据」下进行的笼统测算。因为人类棋手的对弈，不可能真正做到棋力相同，而且还有各种情绪/环境因素的干扰。
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