本次人工智能与世界围棋大师的五番站的第一场，以AlphaGO获胜结束。谷歌的搜索深度神经网络的项目被称为AlphaGo，击败了当今世界排名第二的围棋大师。
一方面，这是一个成熟的技术标志。在此之前，深蓝击败加里卡斯帕罗夫已有将近二十年时间。他们之间还有剩下四场比赛需要继续，但之前AlphaGo以五战全胜的成绩击败了欧洲的围棋冠军。通常认为围棋是比国际象棋更加困难的一款游戏，因为围棋需要非常多的计算，所以能够赢得胜利确实非常不错。
关于这件事情
通过这件事情，有些人会以为：人工智能击败了人类。这会对你的生活产生什么样的影响哪？
下面一张表列出了哪些领域机器人占有，哪些领域人类任然领先。
让我们来分析一下这场胜利，首先，AlphaGo赢在了算法。在比赛之前它已经知道了对手是谁，它和它的团队有充分的时间去手机数据，优化战术。通常一套算法需要大概3000万个数据进行熟悉。通过一系列的调试，AlphaGo应该已经得到最大的优化了。
DeepMind公司，是一家被谷歌在2014年收购的研究深度神经网络算法的公司，也是本次AlphaGo的算法提供者。该算法的核心是模拟人类的行为，对只是进行学习，而不是简单的记录。其核心是师徒模仿生物体的学习行为。通过学习，AlphaGo能够识别和预测行为，然后做出选择，并输出理想的结果。
有一些显而易见的应用
那么，AlphaGo的进一步发展会是什么？比较明显的应用可能在股票市场。这些领域使用的都不是那么智能的机器，而且已经有了一系列的交易和监管系统。当然，华尔街的经纪人应该已经对这个项目打了很长时间的主意了。
另一个领域可能就是广告了。这一方面谷歌可以说做的很好。在AlphaGo技术下，这应该会是一个天然的契合。
另外的领域可能还会有医疗保健和视频游戏。DeepMind公司已经把技术用在了这方面，给英国的国民提供健康服务。
视频游戏的人工智能有时一个应用领域，神经网络有可能读取人们的行为，预测他们下一步的行动。
还能胜任一些意想不到的领域
还有一些有趣的领域对于人工智能来说可能也是可以胜任的，但我们未必了解。
如果你是从法律学校毕业的话，恐怕不是个好消息。因为神经网络算法恰巧胜任这个领域。法律的诉讼，其实就是一个博弈的结果。而AlphaGo的行为识别和预测，恰巧适用于法律的博弈。虽然有些令人难以相信，但这却是真的。
还有一个便是自动驾驶，但这种方式还存在着一些争议，主要是道德层面上的。但无论怎样，预测那些不可预知的行为还是很必要的，这些机器应该分担因为人为错误而造成的破坏。
大数据
还有一种潜在的应用是AlphaGo的成果，便是大数据。我们现在正在以惊人的速度收集和归档数据。数以百万计的专家已经使用了这个项目中的数据。但绝大多数存储的数据我们至今还没有用到。谷歌是这一努力的积极参与者，另外我们需要一套足够的挖掘工具。这对于AlphaGo来说也是一个挑战。
