最近，人工智能发展取得了令人震撼的重大突破：运用人工智能的围棋软件完胜职业棋手。
　　游戏是人工智能开发和测试的极佳舞台。在过去的20多年里，电脑在诸多智力游戏领域都战胜了人脑，国际象棋、象棋、跳棋等都被人工智能拿下。围棋是世界上最复杂的棋类游戏，涉及的回合数及策略组合远多于国际象棋，而且不像国际象棋和象棋那样可以通过子力多寡直接判断出形势的优劣，一些棋子看似被逼入绝境，却又能通过打劫、做活等方式起死回生，这让电脑在形势判断上不如人脑那般精确，所以围棋一直是人工智能领域的核心难题，甚至被认为是“人类智能最后的阵地”。
　　虽然各种数学计算表明，穷举围棋的状态是不可能的，而人们也曾深信，人类所拥有的局势的判断力和理解力是电脑无法领悟的，然而现在，深度学习这一最尖端的人工智能技术可以让电脑掌握不弱于人类的判断力。围棋这一人工智能研究高峰即将被征服，确实令科研人员大为振奋。
　　软件战胜职业棋手的“秘籍”是模仿人脑的神经回路和深度学习能力。软件的“长棋”路径是分析人类棋手策略、自己“苦练”下棋并从中学习，思考如何长线布局击败对手。软件不再以“暴力穷举”的计算能力来求胜，而是利用自身的深度学习能力，通过输入职业棋手的海量棋局，模仿人类的下棋方式，
　　“过滤”掉明显的差棋以大大缩小计算量，慢慢掌握了人类最引以为傲的围棋功夫——“直觉”。
　　软件不是单纯模仿职业棋手。它通过事先输入的职业棋手3000万种下法来学--习，达到能够以57%的概率算准对手应招的水平。在此基础上，它将自己的对战复盘数百万次，在不断积累胜负经验的过程中，掌握取胜方式。在观察棋子的整体布局的基础上选择最佳下法，这：g式接近于带着直觉和第六感作出判断的人脑功能。
　　软件使用两种神经网络，如同有了两个“大脑”。监督其学习的策略网络着眼于棋盘中各子的位置，估算每种可能的下法成为最好下法的可能性。价值网络则通过设想的棋子分布，估算获胜的概率。它通过提供整体的位置判断来配合策略网络。这样，有两个“大脑”的软件就可以达到职业棋手的水平。由此分析局面，判断每种下子策略的优劣，“挑选”出那些比较有前途的下法，抛弃明显的劣者，将计算量控制在电脑可以胜任的范围内，接近了人类棋手的想棋模式。
　　相形之下，人有固有的弱点：有时会犯大错，会疲劳，会因为太想赢而承受压力，但软件不会，它不仅强大，而且稳定。一位棋手一年或许可以下1000局棋，但软件一天就能玩100万局，不会疲劳。
　　尽管现在软件的大局观稍差，但其对局部棋型的感觉及计算已有相当水准。随着电脑运算能力的不断提高，加上云计算、大数据等新技术的广泛应用，在云平台的支持下，再辅以棋谱、布局、对局、定式等大数据的支撑，能打败所有职业棋手的软件已呼之欲出。
　　人工智能近年的突飞猛进令人欣喜。如今，面向特定领域的专用人工智能技术已取得突破性进展，甚至可以在单点突破、局部智能水平的单项测试中超越人类智能。电脑在与人脑的大战中不断过关斩将，但其智能的“通用化”是其推广应用的最大障碍。如果能突破这个限制，人工智能将进入一个新境界。
　　人工智能将为人们生活带来各种便利，并以气候建模、复杂的灾难分析等手段破解医疗、环境等方面的世界难题，并在国防、医疗、工业、农业、金融、商业、教育、公共安全等领域取得广泛应用，“人工智能 ”将成为创新时尚。