Google Analytics для новичков: Пошаговый курс по настройке
在大部分比赛中，评论员都不确定AlphaGo会赢。例如，谷歌DeepMind首席执行官德米斯哈萨比斯在一封推文中说，AlphaGo在游戏初期犯了一个严重的错误，但是试图“很难把它抓回来”。<进一步阅读：你的新PC需要这15个免费，优秀的项目]
AlphaGo项目被认为是人工智能的下一个前沿，因为它能够从其经验中学习，据一些专家解释，它的意外和远离人类的举动虽然成功。
IMD商学院战略管理与创新教授Howard Yu说，自从1997年IBM Deep Blue在国际象棋中击败Garry Kasparov以来，AlphaGo的胜利是人工智能领域的重要里程碑，该计划赢得了连续三次胜利<围棋>围棋比赛已被描述为比国际象棋更复杂的策略比赛。玩家轮流在19x19线的网格上放置黑色或白色棋子，称为“宝石”，旨在通过围绕它们并围绕更多的空白区域来捕捉对手的宝石。
AlphaGo在星期天的损失但是，Lee强调人造神经网络 - 人类中枢神经系统的硬件和软件等同物 - 由于难以发现“盲点”而可能会出现奇怪现象。强大的玩家可能会迫使AlphaGo进入“AlphaGo项目的关键研究人员David Silver说，”在周二的最后一场比赛中，大部分讨论都是由Lee在周日的第四场比赛中发起的，随后降低AI程序的性能。 Hassabis在快速浏览日志后表示，AlphaGo对Lee的举动给出了不到1万分之一的概率，所以它发现这一举措非常令人惊讶。“”这意味着#AlphaGo所做的所有之前的搜索是变得毫无用处，并且暂时它评估了高度复杂的地位，“哈萨比斯周二在推文中说。他补充说，神经网络是通过自我训练来训练的“，所以他们的知识会有差距，这就是我们来到这里的原因：测试AlphaGo的极限。”
高度宣传的比赛已经建立了Google DeepMind的凭据。 AI的前沿。 Hassabis说，除了在内部使用该技术外，Google还有望为包括卫生保健和科学应用在内的各种应用提供技术。
Hassabis说，AI系统仍然是一个原型，所以Google DeepMind仍然会做在发布关键任务应用技术之前，对平台进行了大量的测试和培训，其中包括可能会去除隐藏的盲点。
