這不能說明什麼.它依然沒有擺脫程式化範疇，這一切都是預存搜尋的結果。如果能用智慧化程式在沒有預存情況下自己來學習和解決問題。那才是智慧。如果真有那一天。我們唯有觸合才有未來。

一般認為，AI要在圍棋中取勝比在國際象棋等遊戲中取勝要困難得多，因為圍棋的下棋點極多，分支因子大大多於其他遊戲，而且每次落子對局勢的好壞飄忽不定，諸如暴力搜尋法、Alpha-beta剪枝、啟發式搜尋的傳統人工智慧方法在圍棋中很難奏效。

AlphaGo的團隊於2017年10月19日在《自然》雜誌上發表了一篇文章，介紹了AlphaGo Zero，這是一個沒有用到人類資料的版本，比以前任何擊敗人類的版本都要強大。透過跟自己對戰，AlphaGo Zero經過3天的學習，以100:0的成績超越了AlphaGo Lee（2016年戰勝李世石）的實力，21天后達到了AlphaGo Master（2017年戰勝柯潔）的水平，並在40天內超過了所有之前的版本。在沒有人類對手後，AlphaGo之父傑米斯·哈薩比斯宣佈AlphaGo退役。那麼問題來了，AI突破圍棋領域後，意味著什麼？AI將會在哪些領域強大到沒有人類朋友？

AI加持的“自主武器”軍備競賽已悄悄展開，英國、以色列與挪威，都已部署自主導彈與無人操控的無人機，具備“射後自尋”（fire-and-forget）能力的導彈，多枚導彈還可互相溝通，分享資訊來找到攻擊目標。這些武器還未被大量投入，但很快就會出現在戰場上，它們並非使用人類所設計的進攻程式，而是完全利用人工智慧自行決策。

Atlas機器人是基於波士頓動力公司早期的PETMAN人形機器人，它是電動和液壓驅動。它使用身體和腿部的感測器進行平衡，並在其頭部使用光學雷達和立體感測器，以避免障礙物，評估地形，幫助導航和搬運東西。2016年2月23日，波士頓動力公司在YouTube上釋出了一個Atlas機器人的影片，它非常擅長在廣泛的地形上行走，包括雪地，還可以搬運東西。2017年11月16日波士頓動力公司在YouTube釋出了新版Atlas機器人的影片，在之前的行走和搬運基礎之上，它可以實現後空翻。

我們可以認為，AI技術已經實現了“像人一樣思考”和“像人一樣行動”，下一步，AI將會實現“理性地思考”和“理性地行動”。