简单的说就和这位网友说的一样

有些网友可能说master如果也采用80层网络是否可以打败zero，这个问题官方貌似没说，但是我们基本可以推测出来。以下推论基于大家相信谷歌是一个靠谱的公司，这么一个前提。
谷歌首先在探索算法的优劣和极限，如果master需要使用80层，且可以进一步，我想谷歌一定会使用的。
master训练了很长时间谷歌应该是看到了极限，而且master的细节算法不需要使用80层网络，他们才不使用的。
而zero使用了两个版本，一个和master一样的40层，估计效果不佳，并没有超过master多少。所以改用80层。关键是这80层和抛弃人类算法的zero效率非常高，仅仅40天就把训练了半年以上的master吊打。而且40天的时候进步曲线依旧有上爬趋势，考虑到20天的时候zero也有过一段时间的平行线，我想如果zero继续进化半年，效果一定非常惊人。。。。。。。。

大师发现的新定式多得去了 就说一句 哪个的棋好看？肯定是大师的。大师要80层神经网络不把0狗虐得妥妥的？谷歌这次真是醉了 拿40层的对12层的李世石版 拿80层的对40层的master。好吧，我看不出这能说明什么？只能说明纯自我对弈的能下得不错而已。

要说人类棋谱造成这么大的差距明显不现实，就算再臭也比狗蛋一开始乱下好多了，大师版是人为设计了气征子的概念，狗蛋是靠自己发现。。论文中也从来没说过人类棋谱拖后腿，说到底就这点棋谱想拖后腿也不容易

@harry8985 知乎上截的图，你那个截图并没说是20block的，我认为就算是也说明不了问题
，大约在70小时的时候zero已经开始master，你说曲线趋向平，你可以看40block的在20天左右达到master的时候后面有10天左右也是平的。。。。。
所以请相信谷歌，zero版本绝对是迄今为止算法最高效，棋力最高的版本。

2.0的V6发动机好像没必要特地调到1.8排量只为了和老版的发动机比功率吧

和楼上的几位朋友看法不同，我认为MASTER的神经网络优于40block的zero的神经网络。理由如下：
论文原文已经说明，zero纯神经网络(raw)ELO分值为3055，完全体Zero分值为5185，MASTER为4858，LEE为3739，FAN为3144。
根据AlphaGo的上篇论文，单机版AlphaFAN的神经网络的ELO分值为2177。
论文里也说明了，AlphaLEE和FAN结构相同。最乐观的估计，LEE的提升完全是基于人类特征的走子策略(rollouts)，神经网络完全没有改进，那么此策略的提高分数至多为为3739-2177=1562分
论文中明确，MASTER与ZERO在结构上的不同之处，就是MASTER使用和LEE相同的走子策略。最乐观的估计，这一策略使棋力更强的MASTER也能提高相同的分数，那么MASTER纯神经网络ELO分数不会低于4858-1562=3296分，明显强于Zero的3055分
也就是说，拖MASTER后腿的不是人类的训练数据——这些数据有可能训练出了更好的结果，而是从AlphaGO Lee时代带来的“基于人类特征的走子策略”(same handcrafted features and rollouts as AlphaGo Lee

如果MASTER完全使用Zero不受人类局限的MCTS算法，确实有可能反超Zero。可以看到，Zero的算法在神经网络的基础上足足提高了5185-3055=2130分
下图分别为：AlphaGo各版ELO分数、Zero与Master的不同、上篇论文中的走子策略描述

我觉得不应该看层数，应该看功耗。
正如军队，如果一个营有两连，一个连有两个排，同样人数两两制就能弄出比三三制更多的层。