AlphaGo愈战愈勇，但始终做不到创造性
马庆国教授分析称，AlphaGo的算法是深度学习(DeepLearning)算法+蒙特卡罗（MonteCarlo）方法，它不是完全靠计算机的速度，因为在技术进步的每个时间点上，计算速度是有极限的，就算是在最快的速度下，也不可能穷尽。所以还必须要有算法。也就是说，AlphaGo的成功是计算机的速度+算法，而这个算法是深度学习加上蒙特卡罗，理解为某一种随机的算法，二者的结合是把人算法的智慧加上算法，最后求优化。
“AlphaGo不是穷极算法，因为要节省计算次数，穷极算法来不及算，所以它不能保证100%赢。”马庆国教授说，只有穷极算法，或者类似准穷极算法，才能够一步步精确的把最优算法找出来，那样才是机器准赢。如果漏掉了一些东西没算，那就也有可能输，但是这是小概率事件，非常少，因为它这个算法中还有一个功能叫学习。
“假设这次输了，他会把输和赢作对比，把这个算法进行自我改进，他的这种学习能力是一个逐渐增强的过程，比赛越多越会赢。而且无论是对方输，还是自己输，他都会总结经验，因此会越来越厉害，但始终做不到创造性。”
“假设这次输了，他会把输和赢作对比，把这个算法进行自我改进，他的这种学习能力是一个逐渐增强的过程，比赛越多越会赢。而且无论是对方输，还是自己输，他都会总结经验，因此会越来越厉害，但始终做不到创造性。”
人工智能不可能消灭人类
随着人工智能的迅猛发展，不少人开始担忧，人类未来可能会被人工智能取代。而且早在2014年，著名物理学家史蒂芬·霍金也表示，运用人工智能技术制造能够独立思考的机器威胁人类的生存。他对此非常担忧，认为：“人工智能的全面发展可能导致人类的灭绝。”
而马庆国教授却表示，他根本不担忧，并表示，没有这种可能性。
