及，但可以不断从AI中学习新的思想。
从人工智能技术的角度说，Alpha Go用的是AI领域应用非常普遍的算法：深度学习、蒙特卡洛算法、增强学习等。可以说，机器视觉相关的深度学习技术，包含环境—决策—反馈的智能系统，里面都有Alpha Go的影子。当然，直接的代码实现层面，肯定没有复制、粘贴这样直接借用的关系，因为Alpha Go的深度学习模型毕竟是围绕围棋的特征建立的。
那么，当人机大战烟尘散尽，公众的热情回归理性时，Alpha Go究竟为我们人类带来了什么？Alpha Go带来的，仅仅是棋盘上的一张张棋谱，还是《自然》杂志上那篇划时代的论文57？是公众对人工智能的重新认知，还是人类与机器命运的关键转折点？
我觉得，Alpha Go带给人类的，更多是一种对未来的警示：如果计算机可以在两年内实现大多数人此前预测要花20年或更长时间才能完成的进步，那么，还有哪些突破会以远超常人预期的速度来临？这些突破会不会超出我们对人工智能的想象，颠覆人类预想中的未来？我们已为这些即将到来的技术突破做好准备了吗？
无论是专业人士还是普通公众，Alpha Go的出现给每个人提供了一个最好的理由，让我们有机会重新思考：到底什么是人工智能？人工智能之于人类的意义是什么？人工智能与未来人类的关系到底会怎样？人工智能真的会在未来挑战人类吗？
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Deep Mind：会打游戏的人工智能</h3>
站在Alpha Go背后的，是一个名叫Deep Mind的团队。这是谷歌公司于2014年收购的英国人工智能团队。在所有优秀的人工智能技术团队中，Deep Mind无疑是最有潜力之一的。不得不承认，他们是一个真正有梦想也真正关注人类未来的技术团队。
Deep Mind的创始人戴密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）从小就是一个神童，在棋类游戏中展示出了非凡的天分。哈萨比斯13岁时就成为国际象棋大师，在当年的国际象棋世界等级分排名中，哈萨比斯位列所有14岁以下选手的第2位，仅次于后来名声大噪的世界最强女棋手朱迪特·波尔加（Judit Polgár，小波尔加）。1997年，哈萨比斯从剑桥大学计算机科学系毕业。1998年，