2016年3月，Google的DeepMind推出了一款由韓國選手Lee Sedol組成的AI，也許是世界上最偉大的血肉之軀Go玩家。據(jù)報道，Sedol期待對這些機器迅速而果斷地取得勝利。那么為何不?雖然計算機在國際象棋中解決了跳棋并擊敗了智人，但是對Go的掌握已經(jīng)躲過了他們。古代游戲的復雜性似乎無法克服甚至現(xiàn)代超級計算的強大力量，因為Go包含的位置比宇宙中原子的數(shù)量更多。

它不會以這種方式發(fā)揮作用。AlphaGo擊敗了Sedol，贏得了每場比賽，但贏了一場比賽。備受好評的電影捕捉到程序員的興高采烈和玩家的失望，因為“Roger Federer of Go”火上澆油。

比技術不可避免的勝利更有趣的是它發(fā)生的方式。最初的AlphaGo程序以人類游戲和人類策略為基礎，作為學習游戲的方法，然后從那里推斷出來，將這些知識與其驚人的計算能力相結(jié)合，揭開人類玩家無法發(fā)明的動作和策略。

但是在2017年，也就是Sedol失敗一年之后，DeepMind一舉成名。它發(fā)布了一個新的Go-play計劃AlphaGo Zero，它通過采用一種新的策略來打擊原始的AlphaGo。AlphaGo Zero不是研究人類的Go劇本，而是通過與自己對抗來從頭開始學習游戲。它甚至不需要人類幫助就能成為人類游戲中最好的玩家。

正如PM之前所指出的那樣，沒有我們學習的這些機器是瘋狂的。也許它們甚至是我們將遇到的第一種真正的外星智能形式。正如電影所說：“推動AlphaGo的這些想法將推動我們的未來。