2016年3月9日下午3點30分，穀歌人工智慧系統AlphaGo挑戰世界圍棋冠軍李世石9段成功——“人機世紀大戰”第一場人類投子認輸（在接下來的第二場，
也沒能挽回顏面）。一時間，“人工智慧已超越人類”的論調甚囂塵上。暫且拋開那些聳人聽聞的“天方夜譚”不談，還是讓我們去關注一下“腦戰”背後更深層次的現實與期待。
早在上世紀60年代，便有人提出要“實現人類水準的智慧”，但囿於當時的計算能力，這股探索熱潮在上世紀80年代末陷入了低谷。1997年，
IBM的Deep Blue 4：2擊敗了國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，令人們對“人工智慧”重燃希望。而這次AlphaGo之所以能大顯身手，則得益于多倫多大學Geoffrey Hinton教授創立的“深度學習”（Deep Learning）技術。何為“深度學習”？簡單地說，就是建立一個模擬人腦進行分析學習的神經網路。自2006年被提出後，該技術極大地推動了語音辨識、視覺、自然語言處理等方面的進展。作為AlphaGo的幕後操盤手，DeepMind團隊也正是因為引入了這種神經網路演算法才取得了突破。
據介紹，對AlphaGo的研發是基於通用的技術進行，也就是說，這樣的技術在未來可以無障礙地應用到其他任何領域中去；果真如此，人類的“頭腦優勢”將在所有領域遭到無情的碾壓。
不過，即便是如此大出風頭的“黑科技”，可能也算不上是穀歌在“人工智慧”領域的殺手鐧。
據稱，其全新的人工智慧演算法RankBrain已經“比人們預期的更加先進、複雜”，甚至達到了“匪夷所思的境界”。這也是一種基於機器學習的人工智慧演算法，開發它的最初目的是去處理人們模糊、陌生或者容易產生歧義的搜索請求。穀歌搜索團隊的頂尖工程師Paul Haahr曾稍顯尷尬地表示，他們雖知道該演算法的基本工作原理，但“無法完全理解它究竟是如何運作的”；它在為使用者挑選所需要的搜索答案時，
甚至擁有了近乎“直覺”式的準確——這恰恰是人類智慧中最值得誇耀的部分！
沒錯！人工智慧——這個冷冰冰的“野蠻人”已經站在了人類社會的大門口。在每時每刻都在不斷進化的過程中，看似僵硬、凝固的機器擁有了幾乎可以與人類相匹敵的“頭腦”，甚至更加完美——既不會犯常識性或重複性的錯誤，也不會因情緒的波動而影響其“精確的判斷”。
就如之前歐洲圍棋冠軍樊麾在完敗於AlphaGo之後所說的那樣，“面對機器，就像面對一堵牆。”那些人類通過觀察對手而產生並引為判斷依據的感知和直覺，在機器面前都將蕩然無存；當與這個“隱形”的對手戰鬥時，感到壓力和沮喪的只會是人類自己。
雖然，穀歌的Eric Schmidt在“腦戰”前曾表示：這場比賽無論誰勝誰敗，人類都是贏家。現在看來，這也只是他的一廂情願。在人工智慧可能超越人類智慧的近未來，人類將要面對的是前所未有的挑戰和抉擇——是與自己的“創造物”融合為一，還是與更強大的“敵人”分庭抗禮？這一戰不管結局為何，人類都是輸不起的！
雖然，穀歌的Eric Schmidt在“腦戰”前曾表示：這場比賽無論誰勝誰敗，人類都是贏家。現在看來，這也只是他的一廂情願。在人工智慧可能超越人類智慧的近未來，人類將要面對的是前所未有的挑戰和抉擇——是與自己的“創造物”融合為一，還是與更強大的“敵人”分庭抗禮？這一戰不管結局為何，人類都是輸不起的！