主题：人类在所有竞技项目上输给机器是必然的 -- 贼不走空

你这个看法离阿花狗的工作机理相去太远。 阿花狗是在现有物质基础上创造出了一种“智力” 。 和人的不一定一样，但证实更有效。 这个“智力”也就是算法不是逻辑推理式的，而是具备一定抽象能力， 能够将不完全信息（完整对局）总结成“直觉”“感觉”也就是策略网络里的权值。

对于骗招，人类棋手之前曾经有过深入拆解，了解了在正确应对下会吃亏，所以是骗招。 之所以骗招会有效，那是因为成为定论后，人类棋手不会去记具体怎么惩罚对方，从而出错。所以人机大战里常出现人类棋手说这手有问题，但又拿狗没办法。而错招则过于明显，现场推算几步就可以惩罚。狗在对局中，均势情况下绝少出错招骗招。

没出现过的走法，可能成立也可能不成立。 而骗招错招则可以在信赖人类积累的基础上认为基本是会受损的。 阿花-lee的对局里常有评论是“不该这么走”，而阿花-master 则主要是“没见过这么走”。 可见棋手的经验在已知范围内是正确的--“骗招错招就是骗招错招，非常见手必然难以判断”

找人没用过的走法相当于对狗出骗招错招，会被惩罚得很惨。非常见手则根本算不过。

国内AI在看过论文后还比不上阿花-master，但和阿花-Lee也许是接近了。这次阿花-master是自我对局训练的。 这其实是个实践-总结-反馈-实践 的循环。 是不折不扣的智能。

现在通用型人工智能所缺最大的一点是抽象能力。从经验中抽象出概念，在概念的层次上使用算法，得到用概念描述的结论，再从概念反馈到实践中去。 这是一块根本性短板。

另一个是现在这种智能是不是只对特定思维模式有效。 但这个问题比较小，范畴论的很多研究应该可以直接用上。