簡言之，圍棋組合變化太多，電腦也無法窮盡。職業棋士會用局部和全局的方式推算。然而何謂局部？實在很難說明。還有許多圍棋技法，很難言傳，也就是無法教電腦。過去的圍棋程式，設計者棋力多高，程式的棋力便有多過，程式無法超越設計者。
AlphaGo 以人工智能方式，完全不管局部和全局，每下一步棋盤便是一幅畫，僅以勝率推算，自然而然學會過去不知如何去教的圍棋棋法。結果，一下子將圍棋程式的棋力，由最強也要頂尖棋士讓三子，變成戰勝人類。到與柯潔對戰的 Master 版，基本上已可讓職業棋士三子了。
之後的 AlphaGo Zero 由零開始自學，不須人類餵棋譜，又比(強化版的) Master 再強三子！人類出現圍棋天才中的天才，也無法挑戰 AlphaGo Zero 了。
由於 Google 不能進內地，所以 AlphaGo Master 版與柯潔的烏鎮一戰，被中方加了許多限制，全程不能在內地宣傳「谷哥」字樣。又由於 Google DeepMind 團隊分享了 AlphaGo 的論文，其他圍棋程式參考改進，像騰訊已能做出 Master 級的圍棋程式。又由於程式精進，AlphaGo Zero 所需的運算資源，加上專用(圍棋) AI 處理器，已遠比 Master 版所用的少許多。
作者以職業棋士的身份，分享 AI 帶來的衝擊，可供參考和不可參考(公佈資料有限誤導分析方向、思維方式與人類基本不同)。對逆轉勝的「神之一手」，分享電腦程式設計的限制 (人類有同樣限制只是職業棋士不會犯類似錯誤)，以及之後 DeepMind 的因應之道。
直到書的最後，反思 AI 對人類帶來的影響，去到哲學層次，作者才顯得未能駕馭。不過，他提出的「因為 AI 不會說謊，所以無法相信它」確是有趣的觀點。
