在第五场比赛中，对于Google的AlphaGo计划，
人类Go冠军Lee Sedol知道他遇到了他的比赛。
人类Go冠军Lee Sedol知道他遇到了他的比赛。
这是人与机器之间的激烈竞争，最后，机器回家的标题。
星期二，Google的AlphaGo在与世界上最伟大的Go玩家之一Lee Sedol的比赛中获得了第五轮和最后一轮的Go游戏。 AlphaGo在一场比赛中夺得了五场比赛中的四场，标志着计算机智能的一个值得注意的飞跃。
这不是说计算机是完美的。在失去第四场比赛后，AlphaGo在第五场打进一个粗糙的补丁，但继续打败李，谁辞职280移动。
评论员迈克尔·雷德蒙德（Michael Redmond）说：“很难说AlphaGo在哪个时候领先或者落后，这是一场紧密的比赛。 “AlphaGo看起来像一个错误的移动48，类似于在板中间的第四场的错误。之后，AlphaGo在板的中间打得很好，游戏发展成一个长，非常困难的结束游戏。”
Google的DeepMind团队的心血结晶，AlphaGo使用复杂的机器学习技术，如神经网络来评估板位置，并确定要做出哪些动作。
Go的古代游戏在表面上看起来很简单，因为两个玩家将黑色和白色的石头移动到板子上，试图占据更多的空间。复杂性在于石头可以建立的多种方式和各种可能的移动和结果，这使得Go比一个国际象棋更大的挑战。
AlphaGo的胜利给许多人带来了惊喜，他们认为赢咖4将无法与顶级的人类Go玩家竞争多年。但对于AI中的所有当前活动，包括其在日常技术中的使用，例如Facebook的图像识别，与人们适应，做决定和解决现实问题的能力相比仍然相当有限。
DeepMind用来掌握Go的相同方法有一天可以应用于诸如气候建模和疾病分析等紧迫任务。然而，像SpaceX CEO埃伦·马斯克，微软联合创始人比尔·盖茨和物理学家史蒂芬·霍金这样的杰出人士表示关注AI太聪明我们自己的好。
霍金在2014年5月为“独立报”合着的文章中说，“人们可以想象这种技术超越金融市场，超出人类研究人员，超出操纵的人类领导者，以及开发我们甚至不能理解的武器。 “虽然AI的短期影响取决于谁控制它，长期影响取决于它是否可以控制。
AlphaGo的胜利带来了100万美元的奖金，Google DeepMind将捐赠给Unicef，STEM（科学，技术，工程和数学）慈善机构和Go组织。
这不是AlphaGo第一次在Go的比赛中击败了一个人类对手。 1月，它对抗欧洲冠军范辉的五场比赛系列。
