AlphaGo的突破點在於，它設法讓電腦也可以發展出自己的「直覺」，也就是強化機器在圍棋方面的深度學習能力（deep learning），透過持續應用複雜的統計運算，在繁雜的數據中自行歸納出規則。
AlphaGo的突破點在於，它設法讓電腦也可以發展出自己的「直覺」，也就是強化機器在圍棋方面的深度學習能力（deep learning），透過持續應用複雜的統計運算，在繁雜的數據中自行歸納出規則。而要讓機器具有這樣的能力，有兩項充分必要條件：眾多的數據處理晶片以及巨量可供分析的數據。基本上，AlpaGo有兩層深度學習的分析架構，第一層稱作「策略網絡」（policy network），用來模仿人類的下棋模式，包括歸納與學習特徵、原則，和經驗法則，在實際比賽時，這層作業系統的職責是分析出目前場上棋局的特徵為何，協助後續的分析階層產出最適策略。