阿爾法狗是伴隨著技術進步所帶來的蒙特卡羅樹和深度神經網路演算法合集，其後在這個基礎上又發展出了人工神經網路。

現在訓練人工神經網路學習的方式和馬戲團訓練動物更類似，可以說就是訓練一種從情景到行為的對映，做對了給予“獎勵”，做錯了給予“懲罰”，並大量重複。拿阿爾法狗來說，它學習圍棋沒有人類那麼多手段，就像是自己坐在那裡默默看高手對局，數量多到世界最勤奮的人幾十輩子也看不完。期間，每一局每一步都透過比對自己與高手的差異一點點校正自己的行為。這個校正過程從根本上不同於人類的學習過程，中間沒有產生任何“高層思維和概念”，本質也可以看做實在無窮的原始“引數空間”中的一個搜尋過程。

其後新版的阿爾法元自主學習能力更為強勁，僅僅兩個月的時間就能夠從零起步發展到完敗阿爾法狗，進化能力驚人！

不僅如此，人工智慧已經開始在某些領域超越人類，人類已經分辨不出那些作品是人類的，哪些是人工智慧設計出來的，驚訝不？

然而，人工智慧並非沒有短板，在單一運算中雖然比人類要優越，但是對於混合運算卻顯得力不從心。比如去識別一個畫滿塗鴉的牆壁，人工智慧就無法正確判斷這是個什麼東西；為了不把黑人兄弟排除在外，演算法最佳化也導致人工智慧無法正確識別黑人與黑猩猩。另外智慧也不等於智商，人類那種臨場應變能力就是人工智慧所不具備的，有意思的是目前人工智慧的某些行為已經越來越像人類智慧了。

有智慧無智商帶來的副作用也是顯而易見的，《創戰紀》裡的克魯就是個人工智慧，為了創造完美的系統而造反，最後還要帶著一幫程式來替換掉人類世界。影片最後雖然化解了這場危機，然而投射到人類世界就不那麼樂觀了。假如某個程式設計師要人工智慧創造出一個完美的生態系統，結果人工智慧不惜毀滅整個世界也要成就出這麼一個生態系統該怎麼辦？

雖然有工程師明確表態已經透過程式設計不會讓人工智慧“造反”，但是究竟會不會出現“奧創”“終結者”，恐怕只能讓時間來回答了。