AlphaGo之所以强大，主要归功于以下几个关键因素：
精确的专家评估系统（Value Network）
AlphaGo使用了一个深度神经网络来评估当前棋局的优势或劣势。这个网络能够对局面进行精确的估值，从而帮助AI做出更好的决策。
基于海量数据的深度神经网络（Policy Network）
AlphaGo的另一个神经网络负责预测下一步的最佳走法。这个网络通过学习大量围棋对局数据，能够生成高质量的下棋策略。
蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search, MCTS）
MCTS结合了上述两个神经网络的输出，通过模拟大量对局来选择最佳走法。这种方法能够显著提高搜索效率，并在有限的时间内找到最优解。
快速走子（Fast Rollout）
为了提高搜索效率，AlphaGo使用了快速走子技术。这个技术能够在适当牺牲走棋质量的前提下，大幅加快搜索速度，从而在实际对局中更快地找到好的走法。
强化学习（Reinforcement Learning）
AlphaGo Zero通过强化学习的方法，不断自我对弈并改进其神经网络。这种方法使AI能够从每次对局中学习，逐步提升其下棋水平，最终达到了超越人类顶级棋手的水平。
系统性的工作
AlphaGo的系统设计非常系统性，将多个组件（如走棋网络、估值网络和MCTS）有机结合，形成了一个强大的整体。这种系统性的方法使得AlphaGo在围棋领域取得了突破性的成就。
综上所述，AlphaGo的强大主要源于其综合运用了多种先进的技术和方法，包括深度神经网络、蒙特卡洛树搜索和强化学习等。这些技术相互配合，使得AlphaGo在围棋对局中表现出色，最终战胜了世界顶级棋手。