这场比赛中，AlphaGo以4∶1的成绩击败了李世石：李世石输掉了前三局，在第四局中扳回一城，但输掉了第五局。大家都说，李世石一开场就输了。他很惊讶——本来他以为会轻松取得胜利。而且不止一个人开玩笑说，AlphaGo故意输掉第四局，多少给李世石留点面子。
在比赛的很多节点上，人类评论员指出AlphaGo的举动奇怪。很明显，这种落子“不是人类会做的选择”。当然，当试图分析AlphaGo如何下棋的时候，我们是从一个非常人性化的角度来分析的，我们本能地寻找下围棋时人类的动机和策略——我们将AlphaGo人性化了。试图用这种方式理解AlphaGo是没有意义的：它只是一个程序，它的存在只为了一个目的——赢得围棋比赛。我们想把动机、推理和策略归因于程序，但无法做到，AlphaGo的卓越能力是通过其神经网络的权重来体现的。这些神经网络不过是一串很长的数字列表，我们无法提取或合理化它们所包含的专业知识。AlphaGo也无法告诉我们它如此落子的原因，而这正是深度学习需要解决的关键问题之一。