更新：根據統計數據顯示，此次對奕總計下子186手，「AlphaGo」所執白子花費時間總計1小時55分，李世乭所執黑子總計花費1小時32分，實際對奕結果由「AlphaGo」勝出。
Google人工智慧系統「AlphaGo」與韓國圍棋九段棋手李世乭首日對決，在經歷將近4小時的對奕時間後由「AlphaGo」勝出。
稍早於韓國首爾四季飯店展開，由Google人工智慧系統「AlphaGo」與韓國圍棋九段棋手李世乭的首日對決中，「AlphaGo」在初期便展現主動攻擊棋路，並未像過往人工智慧系統藉由長時間比對演算決定下子方式，而李世乭則採取穩定取勝棋路下法，因此在後期出現略帶保守下子方式，導致讓「AlphaGo」有更多進攻機會。
而經歷將近4小時的對奕時間後，終盤由「AlphaGo」勝出，取得5場對決首勝。但從整體表現來看，AlphaGo雖然在初盤階段充分展現主動攻勢，但中盤階段卻因判斷關係錯過決定勝負關鍵，雖然最後成功擊敗李世乭，但整體「思考」仍多於人腦平均使用時間。
「AlphaGo」與李世乭的世紀對決後續仍會在3月10日、12日、13日與15日每日中午12點展開 (台灣地區時間)，最終將會藉此決定Google所打造人工智慧是否能與人腦思考抗衡。
如先前所述，Google所打造的人工智慧系統「AlphaGo」本身導入大量藉助雲端運算資源，以及配合顯示卡等硬體作為輔助的深度學習 (deep learning)機制，因此不光僅只是透過現有資料進行錯誤比對，更透過類神經網路系統進行包含「策略網路 (Policynetwork)」與「價值網路 (Valuenetwork)」分析比對，讓人工智慧系統能以接近人腦運作模式進行「思考」。
在這樣的機制設計之下，意味「AlphaGo」除了透過現有資料進行比對，更會藉由對奕期間所累積「經驗」持續學習成長，並且反諸用於棋盤網格進攻策略。此外，相比一般棋手可能因精神、體力等因素影響下子判斷，「AlphaGo」卻不會有此類問題，僅可能在邏輯運算與判斷結果中出現誤謬現象。
不過，最後即使「AlphaGo」成功擊敗李世乭，或由李世乭成功擋下「AlphaGo」攻勢，其實最終依然仍使技術發展帶來正向成果，亦即顯示人工智慧技術已經有相當成長能與人腦相庭抗衡，對於未來應用發展都具有相當大的背後意義。
