對於科技人士而言，AlphaGo出現的疑似“BUG”，是這次科學實驗的最大收獲。研發Al-phaGo公司發言人表示，AlphaGo不是萬能的，它只是一個程序，還有待進一步完善。科學家們認為，雖然人工智能在計算能力、可靠性等方面遠超人類，但仍存在大量有待突破的技術瓶頸。在諸多領域，人工智能還遠遠不能挑戰人類智能。

而從AlphaGo所用的關鍵技術是“深度神經網絡”來看，建立神經網絡的基本流程，搜集大量數據樣本，然后選擇合適模型，讓模型學習樣本，從中找出數據的內在規律。再通過學習海量棋譜和自我對戰，訓練出“神狗”的“絕世武功”。

AlphaGo與歐洲圍棋冠軍樊麾對戰前，已進行了超過3000萬局的自我訓練。而南京大學計算機科學與技術系周志華教授指出，當前人工智能的一個技術瓶頸，就是解決問題前先要獲取大量高質量數據樣本，而人類在學習新事物時往往隻需很少的樣本。“這就導致問題稍微變化，機器就不行了，但人類毫無問題。這場人機大戰如果換成25路棋盤，李世石可以，AlphaGo就不行了。”周志華說。

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