隨著2016及2017年兩次在與中韓兩國頂級圍棋選手的較量中展現出的驚人實力，AlphaGo 這一人工智能系統再次讓鎂光燈聚集在了人工智能這一新興領域中，同時也讓圍棋這一長久以來被認為是唯一一個計算機不可能打敗人類的游戲進入了大眾的視野。
其實早在1996年IBM 開發的“深藍”系統（Deep Blue）就與當時的國際象棋冠軍 Garry Kasparov進行了首次對決，雖然最終以4-2落敗，但就在短短的一年后便以3.5-2.5的比分首次戰勝了老對手Garry Kasparov。在當時，IBM 的科學家為“深藍”配備的芯片就已經實現了每秒2億步的演算能力，再加上系統對國際象棋的定向優化，因此對 IBM 來說這一結果完全是意料之中的事情。然而對于外界來講，這一結果迅速引起了世界的轟動，同時也讓廣大人民群眾更加深刻的了解到了高速計算的實力。同時也讓人工智能首次進入了人們的視野。
說到“深藍”有一個人則不得不提，那就是許峰雄博士——“深藍”的設計者。看名字就能知道他是一名華人科學家。1985年就讀于卡耐基梅隆大學的他開始準備畢業論文，而論文的內容就是設計一款下棋機器，許峰雄將它命名為 ChipTest。而畢業后就職于 IBM 的他依然對這個項目進行著持續的研究，終于誕生了“深藍”。所以從某種程度上說ChipTest 就是“深藍”最初的雛形。
現在“深藍”被永久收藏在位于美國華盛頓特區的史密森尼博物館中。雖然“深藍”對于現在的計算技術來說已經算不上先進甚至相當落后，但是它應用的計算技術已經給其他行業帶來了深遠影響。深層知識可用于需要分析大量可能性的金融模型中，如市場趨勢和風險分析；數據挖掘被用于尋找大型數據庫間存在的隱藏關聯。分子動力學則幫助人類發現并開發了多種新藥。種種應用早已遠遠超越了下棋這一范疇。
當然 IBM 的科學家是不會滿足于“深藍”的成就中的。在擊敗了頂級國際象棋大師的14年后IBM 的科學家決定帶著全新一代的超級計算機 Watson來挑戰一個計算機從來沒挑戰過的領域——認知能力。2011年2月 IBM Watson 參加了美國綜藝節目Jeopardy!，該節目需要 Watson 強大的自然語義理解能力，能夠在各種反語，雙關語和文字游戲上找到正確的題干，并從數以億計的知識庫中找到所需的答案，而此前這正是人類最大的優勢。在此之前計算機從來就不擅長尋找答案。搜索引擎所做的工作并沒有解答問題而是將數以千計匹配到關鍵字的結果展示在人們面前。
整個 Watson 共使用了2880個 Power 750 CPU 共90臺服務器。同時在比賽開始前的幾年時間里，Watson 就開始存儲海量的數據，包含了如大英百科全書和維基百科的全部內容。當一個問題被輸入進 Watson 后，便有超過100條算法會以不同的路徑同時開始分析，并將所有可能合理的答案篩選出來。與此同時另一組算法會對每一個答案進行打分并排名。在篩選出可能的答案后，Watson 會尋找支持或反駁這一答案的證據。因此對于每一條可能的答案都會有與之相匹配的支持或反駁的證據。在此之后通過另外幾百條算法，Watson 會對每一個答案的支持度進行打分，所有可能的答案中支持度最高的那條就會成為最終的答案。當然在Jeopardy!這一游戲中為了能夠最大化減少失誤，當算法給出的最終答案的支持度不夠高時Watson 會放棄搶答。最終令所有人以外的，Watson 戰勝了兩位節目中表現最強的人類參賽者。同時打破了2004-2005賽季Jeopardy!最長連勝記錄。
同它的前輩一樣。Watson 現在被用于了各種商業領域，從與大型醫院合作進行醫療診斷，如癌癥診斷，到與Under Armour這樣的消費品公司合作進行運動健康建議，又與氣象部門合作提供更具指導意義的天氣預報。可以發現 Watson 離人們的生活越來越貼近了。
每隔幾年人工智能的成果就會引爆一次人們的眼球，而且間隔時間越來越短。從“深藍”到 Watson 用了整整14年，而從 Watson 到 AlphaGo 則只用了短短5年。甚至僅僅1年后， AlphaGo 就又連升3級功力大增。在剛剛舉行的圍棋比賽中，人類的最后一片保留地也被人工智能奪去了。
與 IBM 的“深藍”和 Watson 不同，AlphaGo 雖然是參加的圍棋比賽，然而卻并沒有對程序做任何針對圍棋的特殊優化，而是使用了一套通用的算法來適應各種類型的游戲。簡單來說 AlphaGo 是通過對一款游戲不斷重復的訓練來了解一款游戲的規則與方法的。簡單來說 AlphaGo 所做的就是構建一個網絡并隨機初始化網絡中不同連接的權重，然后將游戲中的各種情況輸入到這個網絡中。之后，網絡開始處理這些動作并根據這一動作在游戲中得到的反饋來進行學習。如果這個動作讓游戲取得了勝利則獎勵這一動作，反之則懲罰。在完成上述過程中系統會調整每一動作的權重。經過不斷重復的學習后得以超越人類的表現。
當然具體的原理要比這復雜很多，但是從中可以看到人工智能已經從只能精進一個特定領域進而進步到可以依靠同一算法來適應不同的領域。有些人對此產生了極大的憂慮，害怕人類終究有一天會落在人工智能后面。而又有一些人則從中看到了希望，借助人工智能的力量可以幫助人類站到一個更高的制高點上。即使在科學界這兩種觀點也還在激烈的碰撞著。當然對于我們來說，更希望看到的是 AlphaGo 能像“深藍”和 Watson 一樣，應用在越來越多的領域中去，給人們帶來更多的便利，就讓我們拭目以待吧。
下面是2017年 U.S. News 美國大學計算機專業的 TOP 10 排名。作為目前對人類影響最大的專業之一，你是不是也想一起來創造歷史呢？
排名
學校名稱
#1
Massachusetts Institute of Technology
#2Tie
#2Tie
University of California — Berkeley
#2Tie
University of Illinois — Urbana-Champaign
#5
Georgia Institute of Technology
#6
University of Michigan — Ann Arbor
#7Tie
#7Tie
University of Texas — Austin (Cockrell)
#9Tie
California Institute of Technology
#9Tie
#9Tie
Purdue University — West Lafayette
#9Tie
#9Tie
