人工智能为什么选择围棋?这是因为同现实世界相比，围棋有明确的规则，更能够“测试”人工智能的水平，AlphaGo也证明，面对人类难以实现的“以穷举法搜索”“由诸多变量共同作用决定结果的复杂系统”，人工智能同样能够达到超越人类最高水准的决策能力。包括金融、医疗、教育等等在内，上述两个条件也是现实世界难以决策的重要原因。
AlphaGo开发团队表示，在围棋领域累积下来的高级通用算法，将被用于降低能源消耗、新材料发明和医疗。已经有数据显示，应用了AlphaGo的算法，互联网公司数据中心的能源消耗可减少40%。这也意味着，随着人工智能在硬件和基础算法上的优化，在未来将会对越来越多的产业带来积极影响。
不过，硬币总有另外一面。从“人机大战”中的配对赛进程来看，人类顶尖棋手和AlphaGo之间，由于思考和判断方式不同，人类对AlphaGo的“招数”并不能完全理解，配合也还远远谈不上默契。围棋毕竟有相对明确的得与失，一旦决策型的人工智能被用于更为模糊和复杂现实世界，人类是否能够理解它，两者之间如何真正形成合力，人类要如何建立对人工智能的信任感，仍将是未来很长时间阶段中必须要面对的问题。
从目前来看，当务之急是人工智能科学家们依然要帮助人们了解人工智能学习的原理，以及建立更多人类与人工智能沟通和互动的方式。“阿老师”走下棋盘，人工智能来到人间。人机大战硝烟散去，但通往未来的路才刚刚现形。
人工智能的兴起是必然的，不想被取代，就要努力学习。Python将成为人工智能时代的最佳语言，东时python人工智能培训课程大纲历时一年精心策划，中科院专家张煦尧博士领衔东时教育研究院研发Python人工智能培训课程，全程面授，通过前期企业调研，将潮流技术完美融入Python人工智能课程体系。