​科普一下，凡是有文章说Google某个新技术用了AlphaGo的技术，那都是忽悠你呢。

Alphago背后有深度学习没错，Google一堆新技术都基于深度学习没错。

但是，这就跟米饭也是米做的，米酒也是米做的，你不能米饭是基于米酒做的是一个道理。

AlphaGo是一个特定问题下的深度学习应用，而且它优于历史上的机器围棋有很多方面的改进，深度学习只是其中一个方面而已，在我看来深度学习甚至都不应该算作AlphaGo得胜的核心因素。

当然，AlphaGo的结果是比较好理解的，比如最近Google翻译更新了准确率更高了，但是一堆人用一些特例去检测它说它不行。这就是明显的不知道Google翻译在做什么以及它适合什么，用这样的比较方式是没意义的。因为它的设计意图，他的训练数据都很清楚，这样的一个系统，你随便找一个它设计意图以外，他训练数据以外（不同领域的）的例子，它当然结果不好。比如它主要训练数据是互联网上存在中英双语的语料。但是这个语料包括中国古文么，不包括，而中国古文和现代文，文法，词汇都大量差异。它要是能翻译对了，那才出了幺蛾子，Google的工程师该去找bug了。

而AlphaGo毕竟是战胜了国际顶级围棋手，所以大家觉得很牛逼。

但是，在围棋上战胜了顶级大师，不代表，AlphaGo的算法可以在别的领域有很高价值，更直接地应该说，AlphaGo的算法在别的领域并没有价值，只能参考。AlphaGo仍旧是一个针对特定应用的智能应用。战胜了顶级大师，也不代表他懂三岁小孩儿的语言，也不代表他看得懂图片。深度学习当然可以用来做语义识别，可以做图像识别，但是那又跟AlphaGo毫无关系了。