随着深度学习技术的成熟，人工智能正逐渐从尖端技术走向流行。阿尔法围棋和人类之间的游戏并不是我们过去所理解的电子游戏。电子游戏的水平永远不会提高，而Alpha Go拥有人工智能最关键的“深度学习”功能。AlphaGo中有两种深度神经网络:价值网络和策略网络。其中，价值网络评估棋盘选择的位置，策略网络选择倒下的棋子。采用一种新的方法训练神经网络模型，并结合在人类专家比赛中学习的国际象棋分数和在自我游戏中强化学习。也就是说，AI的存在可以使Alpha Go的学习水平提高。

人工智能技术的应用主要有以下几个方面:

        自然语言处理(包括语音和语义识别、自动翻译)、计算机视觉(图像识别)、知识表示、自动推理(包括规划和决策)、机器学习和机器人技术。根据技术范畴，可分为感性输入和学习训练。计算机通过语音识别、图像识别、知识库读取、人机交互、物理传感等方式获取音频和视频的感知输入，然后从海量数据中学习，得到具有决策和创造力的大脑。

        从上世纪八九十年代的PC时代到互联网时代，我们所带来的是信息的爆炸和信息载体的去中心化。随着网络信息获取渠道从PC端向移动端转移，万物互联成为一种趋势，但技术的限制使得移动互联网难以产生更多的新应用和商业模式。如今，人工智能已经成为这个时代最令人兴奋和期待的技术，并将在未来10年甚至更长时间内成为IT行业发展的焦点。

        事实上，人工智能的概念在20世纪80年代一直很热门，但是由于硬件和软件技术的限制，使得人工智能长期沉迷其中。如今，随着大规模并行计算、大数据、深度学习算法和人脑芯片的发展，以及计算成本的降低，人工智能技术取得了飞速的进步。