人机围棋大战已经落幕，人类选手李世石九段以 1：4 败给 Google 人工智能（ AI ）程序 AlphaGo。
作为过去十年获得世界冠军数最多的职业围棋手，李世石的确有资格代表人类顶尖围棋手应战 AI 围棋手 AlphaGo。但出乎所有人（ 尤其是职业围棋手 ）意料，李世石开赛后就取得三连败，AlphaGo 也早早地就锁定了最终的胜果。
面对如此强大又陌生的对手，经历了大风大浪的李世石并没有放弃后两局的抵抗。人机围棋大战第四番，李世石第 78 手下出妙招，「 神之一手 」让 AlphaGo 开始出现「 误算 」，看似无懈可击的这位 AI 界棋手还是被人类顶尖围棋手找出了破绽，也就是程序用语中的 Bug（ 漏洞 ）。AlphaGo 误判形势，胜利的天平第一次倾斜到人类选手一方。在此之前，AlphaGo 曾以 5：0 横扫欧洲冠军樊麾二段。
虽然在人机五番棋较量中，李世石只赢了 AlphaGo 这一局比赛，但至少表明人类选手目前依然有可能战胜顶尖 AI 棋手。如果让柯洁或者其他目前排名高过李世石的职业围棋手与 AlphaGo 对决，胜负可能依然难料。
有趣的是，在输给李世石一盘棋后，AlphaGo 终于有了世界排名。在 3 月 14 日的世界职业围棋选手排名中，AlphaGo 位列世界第四，仅次于中国的柯洁九段、韩国的朴廷桓九段以及日本的井山裕太九段，韩国棋手李世石九段则位列世界第五。（ 注：按照世界职业围棋手排名网站 GoRatings.org 的算法，如果一名职业棋手从未遭受失利，就不会进入排名统计。）
1996 年，首次挑战卡斯帕罗夫的 IBM 超级计算机深蓝，以 2：4 败给了这位国际象棋冠军；一年之后，再度挑战的深蓝以 3：2 的比分艰难击败卡斯帕罗夫，而这被认作人类计算机发展史上的一大里程碑事件。
相比「 上世代 」深蓝与卡斯帕罗夫在国际象棋场展开的激烈对决，十九年后 AlphaGo 与李世石在围棋盘上进行的「 本世代 」人机大战早早就失去了悬念。要知道，作为一项延续 4000 多年的人类智力游戏，围棋被视作世界上最复杂的棋盘游戏，也是目前仅有的一项人脑可能战胜电脑的棋类运动。
虽然理论上还存在人类选手（ 例如让柯洁再战 ）战胜 AI 围棋手的可能，但以 AlphaGo 为代表的 AI 棋手已经或正在攻下围棋这座曾经不可逾越的大山。更为重要的是，理论上来说只要 AlphaGo 等 AI 棋手经历了足够的训练（ 与不同风格的人类棋手对战 ）以及必要的学习（ 与人类顶尖棋手过招 ），就能击败所有的人类棋手。
AI 是大势所趋，即使人类选手败给了 AI 棋手，我们也没有什么好惊讶的。十九年前，人类选手就已经在国际象棋战场败给了电脑棋手。与时俱进，新一代的电脑棋手为何就不能在十九年后战胜围棋选手呢？
归根究底，不少人还是担心拥有 AI 的电脑选手会朝着机器人的终极方向不断进化。在他们看来，电脑越聪明，人脑可发挥的空间就越小。虽然 AI 现在只是在小小的棋盘上战胜了人类，但未来愈加强大的 AI 会不会不受人脑控制，甚至与人类在各条战线大战三百回合呢？
如同经久不衰的世界末日预言，抵制 AI 的论调一直存在。而在人类选手再次落败人机大战的背景下，这种杞人忧天的观点又一次被放大。
围棋可能是汇集人类最高智慧的博弈游戏，但其简单的竞技规则并不能代表人类社会规则的全部。相比之前只会机械穷算的传统电脑棋手，新一代 AI 棋手所拥有的「 深度学习」能力只是助其成功攻克了围棋这一曾经的碉堡而已。
事实上，AlphaGo 们距离真正的人工智能，还相差十万八千里。
首先，不管是国际象棋还是围棋，都是「 完全信息博弈 」，即比赛双方的所有信息都会呈现在棋盘上。只要机器记住了所有规则，并且学会了所有应对之法（ AI 棋手可能做到，人类棋手完全做不到 ），就可以在对决中一直处于上风。即便被李世石或柯洁们发现了部分破绽，程序员修复了这些 bug，即可让机器无限逼近完美。
然而，在一些「 非完全信息博弈 」的游戏（ 例如扑克或者电子游戏 ）中，由于机器较难获知所有信息，处于当下发展水平的这些 AI 选手还很难在这些竞技游戏领域战胜人类选手。
其次，此番对战李世石的 AlphaGo 依然需要研发团队对其进行事先的程序设定，而不是完全依靠「 后天学习 」积累技能。AlphaGo 要想具有更加强大的 AI，首先就需要具备更加彻底的自主学习能力。在研发人员不给其编写任何围棋相关代码程序的前提条件下，AlphaGo 还能通过「 深度学习 」在棋盘上打败人类选手，或许这才是 AI 围棋手当之无愧的胜利。
最后，从 iPhone 上的 Siri 到 Google 家相对复杂的 AlphaGo，均属「 弱人工智能 」，也就是处于发展早期的人工智能。AlphaGo 在棋盘上战胜了人类顶尖选手，但其 IQ / EQ 可能连人类新生儿的水平都达不到。而从全面开花的「 弱人工智能 」到克隆人类的「 强人工智能 」，可能至少需要几十年的发展里程。至于科幻片中才有的「 超人工智能 」，在可预见的未来依然是个遥不可及的构想。
从「 弱人工智能 」到「 强人工智能 」，AlphaGo 们需要在认知、行为和情感上全面模拟人类。棋盘上的常胜将军，离开棋盘后可能就是个「 木头 」。如何把「 木头 」培养为既能理性思考又有感性思维的「 强人工智能 」，并且能严格遵守「 机器人三定律 」，或许这才是全人类需要共同深思的宏大议题。
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