那么守护人类智力的重任，就交给你了！
不过围棋与IT界似乎都相信，即便这次AlphaGo跪了，电脑也迟早是会在围棋等全部博弈类游戏上赢过顶尖的人类选手。
因为人工智能技术已经迎来了一个新的突破——深度学习技术。
AlphaGo比此前国际象棋人工智能复杂的点在于：它基于深度学习进行估值和走棋。而近几年深度学习最大的突破之处，就是深度学习不需要人来设计算法“找特征”；只通过大量原始数据和标签的对比，程序便可以自动找特征，并且并不比人差。
那这和下围棋有什么关系？！先别急，围棋虽说是“千古无同局”，但在局部及开局还是有很多相似或者相同的模式会反复出现，人工智能需要寻找并记录的，就是这其中的特征、以及每一步之间的规律。之后，人工智能将深度学习的找特征，与蒙特卡洛搜索树相结合……
等等，蒙特卡洛搜索树(MCTS)又是什么鬼？科幻爱好者对这个应该词语并不陌生，老刘的《三体》里也曾出现过。说得简单一些，就是一种通过大量采样获取最优解的方法；体现在围棋中，就是运用了蒙特卡洛搜索树的人工智能，能够看到更多步以后的局势，不会为了眼前的利益而舍弃大局。对于机器来说，这几乎是智的飞跃。
但《三体》里也曾表示，在样本过多的情况下，蒙特卡洛搜索树耗时过长，往往需要以年作为时间单位。因此，快速、精准发现特征的深度学习技术，成为其最好拍档。于是，蒙特卡洛搜索树搭配深度学习——利用前者枚举棋路、利用后者发现特征加以分析的人工智能AlphaGo，成为了人类棋坛荣耀的最大威胁。
不只是围棋，自从人工智能不断趋向成熟，越来越多的传统领域受到了挑战。
