Das von ihm mitentwickelte neue System begann mit nur minimaler Startinformation über die Regeln und Beschaffenheit des Spiels gegen sich selbst zu spielen. Grundlage von AlphaGo Zero ist ein künstliches neuronales Netzwerk, das darauf abzielt, die Auswahl der nächsten Züge des Programms und den Gewinner der jeweils gespielten Partien vorherzusagen. Für gewonnene Spiele wurde es durch ein Punktesystem belohnt. Dadurch "lernte" AlphaGo Zero mit jedem Spiel dazu.

Nach wenigen Tagen - allerdings immerhin nach fast fünf Millionen Partien gegen sich selbst - schlug das Programm alle seine Vorgänger. Jenes System, das mit den Siegen gegen die Spitzenspieler aufhorchen ließ, ging mit einem klaren 100:0 unter. Dafür brauchte es weit weniger Rechenressourcen als AlphaGo, heißt es seitens DeepMind.

Nicht nur habe der Algorithmus sozusagen all das in kurzer Zeit herausgefunden, was Menschen in tausenden Jahren über das Spiel gelernt haben, er habe auch völlig neue Herangehensweisen entwickelt. "Ich denke, ich kann für das Team sprechen, dass wir alle angenehm überrascht darüber sind, wie weit sich das System entwickelt hat", sagte Silver. Für Schrittwieser sind die neuen Erkenntnisse ein Schritt in Richtung des Verständnisses des großen Mysteriums der menschlichen Intelligenz, von deren Verständnis man natürlich noch weit entfernt sei.

Gegenüber dem Science Media Center (SMC) brachten Experten zwar einerseits ihre Anerkennung für die Arbeit des DeepMind-Teams zu Ausdruck, stiegen aber andererseits auf die Euphoriebremse: So hätten die Wissenschafter in der Arbeit "selbst ja keine fundamentalen algorithmischen Neuerungen vorstellt, sondern hauptsächlich existierende Verfahren clever kombiniert", erklärte Marcus Liwicki von der Technische Universität Kaiserslautern. Die Anwendbarkeit des Ansatzes in anderen Bereichen wäre außerdem eher eingeschränkt, da das System eben Millionen von Spielen durchführen muss, bei denen Erfolg eindeutig definiert ist, um derart gut zu werden. "Das ist in vielen praktischen Problemen jedoch nicht der Fall", so Liwicki.