如果这次AlphaGo没有打败李世乭，那还要多久呢？IBM深蓝从进入大师级别到比赛击败世界冠军花了四年。AlphaGo应该会比深蓝更快提升自己，因为深蓝需要新版本的硬件，和针对Kasparov的人工调节优化，而AlphaGo是基于谷歌的硬件计算平台，和相对通用的深度学习 算法 。所以，几个月太短，4年太长，就预计1-2年之间吧。
从国际象棋到围棋，到底是不是巨大的突破呢？肯定是的，在这篇文章里面（在国际象棋领域，电脑已经可以战胜人脑，那么围棋领域电脑还差多远？ - 计算机 ），第一位回答者分析了围棋的复杂度为10^{172} 而国际象棋则只有10^{46} 。在1997年深蓝击败世界冠军时，大家都认为：深蓝使用的是人工调整的评估函数，而且是用特殊设计的硬件和”暴力“的搜索 (brute-force) 地征服了国际象棋级别的复杂度，但是围棋是不能靠穷举的，因为它的搜索太广（每步的选择有几百而非几十）也太深（一盘棋有几百步而非几十步）。而AlphaGo的发展让我们看到了，过去二十年的发展， 机器学习 +并行计算+海量数据是可以克服这些数字上的挑战的，至少足以超越最顶尖的人类。
AlphaGo 若打败了世界冠军，就意味着计算机超越人脑？或者可以思考了吗？我的回答：
在可以凭逻辑分析推算的问题上，机器即将远远把人类抛在后面。机器速度会越来越快，学习能力会越来越强，数据会越来越多。当年，大家讨论“国际象棋输给机器不算什么，围棋才是真正的智慧”只是我们人类维护自己尊严但是不实际的幻想！今天，我们该面对现实了！
在 大数据 + 机器学习 +大规模并行计算的时代，我们将看到无数的商机和产品，能够在预测、分析、推荐等方面，产生巨大的商业和用户价值。不过，这些解决方案和人类相比，其实没有什么意义，因为人差太远了（比如说：推荐引擎将能推荐你最可能会买的产品、想吃的菜，想认识的人；自动交易能得到更高的投资回报和风险比例。。。）。
在感知方面，人类也将会被机器超越。今天的 语音识别 ， 人脸识别 ，未来的自动驾驶，都是例子。
但是，对于那些科幻片的粉丝们：以上都还是冷冰冰的技术， 机器人 是否会人性化？这还是未知的。毕竟，在情感、喜怒哀乐、七情六欲、人文艺术、美和爱、价值观等方面，机器离人还差的很远，甚至连基础都没有。对 人工智能 的研究者，这是下一个挑战。对我们人类，在下个突破之前，我们还是多发展右脑吧！
P.S. - 也许有人好奇，为什么这个话题我说了这么多，因为在1986年，我在读书时，曾经开发了一套黑白棋系统（复杂度10^{28} ），击败了黑白棋的世界团体冠军，而当年的那套系统也有（非常粗浅的）自我学习的能力。有兴趣的网友可以在这里看到我当年的文章：A pattern classification approach to evaluation function learning ) 。
