AlphaGo的意义何在？

　　为什么AlphaGo和李世石这一次的围棋大战引得如此大范围的关注？这与1997年那一次“深蓝”与卡斯帕罗夫的国际象棋大战又有何不同呢？

　　首先“深蓝”与AlphaGo最大的不同在于前者是计算机，而后者是一个程序。“深蓝”与卡斯帕罗夫的国际象棋大战实际是对计算机运算能力的一次考验，系统在得到国际象棋的规则之后，利用计算机的强大运算能力与卡斯帕罗夫“硬碰硬”，实际在人工智能层面还处于早期阶段。

深蓝对战卡斯帕罗夫

　　但是AlphaGo这一次的围棋则不同，首先围棋自身的特殊性就与国际象棋有很大的区别，围棋几乎可以说没有规则可言，所有都是基于目的的临时决策。而正是没有规则，程序本身的行动决策就无法按照既定的程式来运行，而是需要更多的套路和“灵光一闪”。

　　当然，围棋的运算量本身就远远大于国际象棋，但如果仅仅是运算力的提高，即使是提高万倍，也只是数的变化，而不会达到质变。AlphaGo相比“深蓝”的质变在于学习的能力和“思考”的能力。

　　AlphaGo的数据基础不是围棋的游戏规则，而是海量棋手的棋路，通过不断地融汇学习来掌握下围棋的思路，这就有人类思维的一些特征了，即不靠预设，而靠自身的学习总结。

　　AlphaGo最终战胜李世石，说明人工智能在自主学习能力上已经达到了一个新的高度，可以做到“从有到精”的程度了。

AlphaGo对战李世石

　　不过这仍然属于早期（包括现阶段）实际应用层面人们对于人工智能的定义，重点在于“可控的”和对于已有信息的处理能力。

　　而对于人工智能来说最难的其实是“从无到有”的过程，即不可控的自发行动，就像网友吐槽的“其实AlphaGo自己买了赌自己输，所以才故意放水输的”。这个可以说目前AlphaGo还达不到这种程度，它仍然被控制在“下围棋”这一件事上。否则这就成科幻片或者灾难片了……