②“阿尔法狗”用3000 万局“自我对弈”数据来训练，靠的是“题海战术”。

　　③如果看一下背后的技术原理，AlphaGo 其实也不是那么神秘，本质上与约20 年前战胜国际象棋

　　冠军的“深蓝”计算机一样，是一个超大规模的搜索问题。有所不同的是AlphaGo 采用了当下非常热门

　　的深度神经网络，以及深度神经网络跟蒙特卡洛树搜索算法的结合。

　　④人工智能的核心是机器学习技术，通过算法使机器能从大量历史数据中学习规律，从而对新的样

　　本做智能识别或对未来做预测。从上世纪80 年代末以来，机器学习的发展大致经历了两次浪潮：浅层

　　学习和深度学习。深度学习是机器学习的一种，本质上就是人工神经网络。它模仿人类大脑行为的神经

　　网络，它模仿人类大脑行为，更接近于人类的学习方式。

　　⑤研究人工智能的目标不是让机器完全取代人类，更应关注人工智能的“工具”属性。

　　⑥近年来人工智能在模仿人类的感知能力方面有了较大突破，在语音识别、图像识别等问题上有了

　　长足进展。但在更复杂的认知层面，例如对于语言和图像的理解、逻辑推演等方面距离人类还有很大的

　　差距。人工智能之所以会让部分人感到恐惧，最主要是联想起科幻作品里的机器人。科幻往往把机器“拟

　　人化”，而今天已经成功应用的和大批科学家致力于研究的人工智能技术，其目标并不在这些方面。