昨天小编盘点了从1997年至今的四次人机大战，从靠运算取胜的深蓝到靠互联网信息取胜沃森。我们看到计算机在不断的超越人类，正应了那句评论“不论结果是什么，这都是人类的胜利”。

1997年，当时世界排名第259位的超计算机“深蓝”以2胜1负3平的成绩战胜了当时世界排名第一的国际象棋大师克丝帕罗夫。据克丝帕罗夫本人回忆，当时的“深蓝”最恐怖的地方不是棋力，而是体力。他回忆说“在精神与体力都枯竭的时候很难做出正确的判断，然而计算机却不然”。其实当时计算机的计算能力还十分有限，哪怕是超级计算机“深蓝”，也只能靠运算来进行12步运算，这对人类棋手来讲远远不是极限，所以“深蓝”有些侥幸，侥幸人类的轻敌与对计算机运算过程的不了解。

9年之后的2006年，中国超级计算机“浪潮天梭”同时与5位中国象棋国手同时进行比赛，并最终以总分11：9的成绩取得胜利，这对中国计算机行业发展史莫大的肯定!中国象棋中的取舍与交换一向被认为是中国式的哲学经典，计算机能够模拟对战并对利益进行量化计算，如今看来也是一件不可思议的事情。

这场比赛尽管5位国手失利，但是仍然欣喜若狂地表示“计算机不会犯错，比任何人都坚毅并且冷静”，从这场比赛中人们再一次意识到了计算机运算的价值，开始将更多环节复杂的工作交与计算机来完成。

2011年，“深蓝”的同门师弟“沃森”与智力问答节目《危险边缘》的两位冠军进行对战。与传统的海量运算计算不同，“沃森”更擅长搜索互联网信息，通过对近2亿页面的信息进行检索以获取答案。

较量的最终结果无疑是两位人类冠败北，毕竟不会有人能够通晓天下事。这场较量改变了当时社会对计算机的认识，更充分的说明信息的重要性与整合信息的必要性。

2016年3月9日谷歌研发的AlphaGo迎战韩国围棋棋手李世石，并取得1：0的小分优势。不同于前三次的海量运算与互联网捕捉，AlphaGo采用的是“策略网络”（policy network）和“值网络”（value network）两种不同的深度神经网络，这两种网络会明显提升计算机的学习能力，就像科幻电影中未来机械那样:学习能力强、应用能力更强、并且能够始终对未知事物进行模仿和掌握。

在某种方面讲AlphaGo取得胜利是必然的，一旦机械得到学习的能力，那么人类将只能赋予与追赶。

未来的五天AlphaGo与李世石还带来四场精彩的比赛，还是文章开头那句话：无论结果如何，这都是人类取得的胜利！