阿爾法zero什麼時候能達到商用或者民用的階段？
阿爾法 Zero(阿爾法狗)，印象中是一款具備濃郁科幻風格快節奏射擊遊戲，實際是谷歌下屬公司Deepmind的新版圍棋程序。即從空白狀態學起，在無人類輸入的條件下，AlphaGO Zero 能夠迅速自學圍棋，並以100:0的戰績擊敗人類「前輩」。
就是這樣一款程序，被圈內人譽為人工智慧領域的「重大進步」，被科學家們譽為新的里程碑和世界壯舉。
過去普遍認為機器學習是基於海量的大數據，但從AlphaGoZero身上，卻發現演算法比數據更重要。
舊版 AlphaGo 的訓練需要成千上萬份人類對弈的棋局數據，但 AlphaGo Zero 可以在沒有任何幫助下完成學習。初始階段，它會把棋子隨機地放在棋盤上，但發現獲勝策略後，它能迅速優化下棋的方式。
2015年10月，AlphaGoZero打敗了歐洲圍棋冠軍樊麾。
2016年3月， AlphaGo以4-1的成績打敗了人類頂尖棋手李世石。
2017年初，AlphaGo化名為「Master」，在網路上挑戰60名人類棋手，保持全勝的成績。
2017年5月，在浙江烏鎮，名為Master第二代AlphaGo，以3-0戰勝了人類最強棋手柯潔。
2017年10月19日凌晨，谷歌旗下的人工智慧公司DeepMind宣布了AlphaGo的新進步，在沒有人類干預的情況下，新版AlphaGoZero在自我學習3天之後，就以100比0的成績戰勝了第一代AlphaGo。
AlphaGO Zero沒有使用人類經驗，而是學著人類經驗成長起來的。有趣的是，程序在發現某些簡單的棋步之前就已經掌握了一些更為複雜的走法，例如人類棋手通常在早期就能掌握的戰術「征「。
2017年5月的比賽期間，DeepMind的多位高管透露，Master已經實現了自我學習能力，甚至有了自己的「直覺」，發現AlphaGo不需要依賴人類訓練師了。
谷歌這樣描述的新版程序: AlphaGo Zero 從最初的「臭棋簍子」到業餘棋手，再成長為能夠考量每一步棋戰略意義的「圍棋大師」， 如此的飛躍僅花費了幾天時間。
AlphaGo Zero在最初 10 小時里發現了一個定式，掌握了一些特定的棋法。三天後，它經過數百萬盤的自我對抗之後，它的棋藝可以超越人類積累數千年的水平，並以 100 比 0 的成績擊敗李世石版本的 AlphaGo，贏得更厲害些。
關鍵不是贏得多厲害，而是廣泛運用這種新技術。2016年，DeepMind團隊利用AlphaGo的學習能力，不斷模擬探索更加省電的方案。DeepMind接管了谷歌數據中心的一些控制單元，包括風扇、空調、窗戶和伺服器等，幫助谷歌數據中心的冷卻系統節約用電40%，並提高了15%的能源使用效率。谷歌在數據中心設備上的用電太多，幾個百分點就意味著每年節省幾百萬美元。
於是，谷歌開始用於能源基礎設施管理、醫療系統和潔凈水源的改進，以及蛋白質摺疊（用於破譯遺傳密碼）、新材料研發等，其成效顯著並從中獲益。
這就意味著在某些領域，人工智慧可以不需要所謂大量數據（人的經驗）就能實現智能化，直接影響著人工智慧產業的發展方向 ，它的經濟價值無可估量。
AI下圍棋可以戰勝九段棋手，它就有了人類一歲的智商！
AI可以幫助編寫程序，它的智商就進化了！
AI可以攻擊安防系統，它就有了人類二歲智商！
AI可以開發商用軟體，它就有了人類三歲智商！
AI可以開發工業製造軟體，它就有了人類四歲智商！
AI可以製造機器人，它就有了人類五歲智商！
AI可以製造兵器，它就有了人類六歲智商！
AI可以組織軍隊，它就有了人類七歲智商！
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