Alpha Go带来的警示是：如果计算机可以在两年内实现大多数人预测要花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？
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Alpha Go带给人类的启示究竟是什么？</h2>
2016年3月，李世石与谷歌Alpha Go在围棋棋盘上斗智斗勇、激战正酣的时候，我也亲身参与了新浪体育等媒体主办的现场直播。当时，我与棋圣聂卫平九段一起出任讲解嘉宾，直播了李世石与Alpha Go的第五盘棋赛。围棋专家如聂卫平九段的评论视角，显然和我这个计算机科学博士的视角大不相同。但有一点是相通的，那就是绝大多数围棋界人士和人工智能界的科研人员此前都没想到，围棋程序会在如此短的时间内取得质的突破。
记得我曾在接受媒体采访时说过：“Alpha Go真的让我很震惊。如果你是两年前问我计算机何时能战胜围棋世界冠军，我那时的答案大概会是‘20年后’。可计算机在两年内就做到了我认为需要20年才能做到的事，这样的速度真的让人震撼。”
Alpha Go横空出世之前，围棋界的观点也大致相同。因为国际象棋与围棋的复杂度相差甚远，1997年IBM深蓝在国际象棋棋盘上战胜人类棋王的故事并不足以让围棋高手信服。而且，这么多年来，围棋AI程序的研发一直举步维艰。早期基于规则的围棋程序，比如中山大学陈志行教授20世纪90年代研发的“手谈”，基本上只能和围棋初学者过招。直到2006年后，随着蒙特卡洛搜索算法在围棋对弈软件中的应用，Mo Go、Zen、Crazy Stone等程序的棋力才得到了突飞猛进的提高，在国际对弈平台KGS上，2006年到2012年，主流围棋对弈软件的棋力从业余二段猛升到业余五段甚至业余六段56，但也就此停滞不前。Alpha Go出现前，围棋界专家对围棋对弈软件棋力的评估基本比较一致，大多认为最好的计算机程序已可以和业余高手过招，但和职业选手之间，还是有着本质的差别。
在今天的围棋界，业余高手和职业高手之间存在2子以上的明显差距，通常，这个差距是职业选手从童年开始，用10年以上的时间刻苦训练得来