业界指出，人工智能时代远超出科技对人脑复杂性探索的意义。“阿尔法狗”之父、谷歌Deep Mind联合创始人德米斯·哈萨比斯透露其雄心：最终要用“人工智能找到各类问题的智慧解决方案”。有观点指出，一旦各类问题都可以归结到用人工智能找到“智慧解决方案”，新一轮由此启动的创新周期将被迅速开启。
“阿尔法狗”虽然在棋盘上战胜了人类，但它取胜的关键“武器”却恰恰是模仿人类。“阿尔法狗”是美国谷歌公司旗下人工智能公司“深度思维”开发的智能软件（围棋电脑程序），研发者称它“已经集合了3000万种职业棋手的下法”，但这款围棋电脑程序与此前不同的是，“它具有数百万次深度学习与自我对战，十分接近带着直觉和第六感的人类大脑”。换而言之，它是会自己学习的，因此将所有别人的长处，它都能占为己有。
“阿尔法狗”可以运行在不同的硬件平台上，其“单机”版本用到48个中央处理器，而还有一个分布式运算的版本，可同时用到多台计算机的1202个CPU，大大提升计算能力。除了超强的计算能力，“阿尔法狗”最大的特点是学习能力较强。“阿尔法狗”进行了超过3000万局的自我训练，不断提升棋力。
在首局对弈中，共耗时近4个小时，最终“阿尔法狗”中盘胜，这个结果几乎让所有人大吃一惊。“阿尔法狗”的开门红已足够让世界震撼，人工智能超过人类也被认为是指日可待。即便最乐观的计算机专家，也没料到，人类在智慧上不敌机器人的那一天这么快就来到眼前了。这意味着机器每时每刻都在进步，而人脑终究有疲惫和损耗的时候。
人工智能对抗人类大脑以4比1领先，这场被科技界称为人工智能里程碑的赛事，似乎正向人们希望看见、又不愿意看见的方向发展。在那些年的科幻电影中，人工智能统治人类的场景被再次搬了出来，对于人工智能的喜欢和恐慌十分矛盾也再次被热烈讨论。
“阿尔法狗”的设计者们为“阿尔法狗”设计了一个“大脑”——神经网络，这个“大脑”和人脑一样是通过大量独立的“神经单元”组成，每一个单元可以处理非常简单的问题，但是所有这些单元连接起来就可以处理非常复杂的问题，这十分类似于人脑的运作方式。
工程师们还为“阿尔法狗”设计了类人的“思维”——深度学习算法，这种算法使得“阿尔法狗”可以像人一样的学习。人类的学习模式基本上是一种经验式学习，深度学习所采用的方法是，让电脑观看大量行人过马路的视频，有安全通过的也有发生事故的，然后电脑自己去“学习”怎样过马路，这和人类的认知学习方式没有太大差别。
“阿尔法狗”采用人类下围棋的方式，即经验和直觉。人类在下围棋的过程中不可能推理出所有可能，人类只能积累经验，落子的选择往往都是在经验基础上直觉反应的结果，棋手并不确定每一步棋所能产生的可能性和后果。“阿尔法狗”战胜李世石所采用的方式也是这样，它并不是运用强大的运算能力推算几十步棋，而是真的像人一样在下围棋。它像人一样观看别人的对弈，了解别人在下棋时是如何落子布局，然后不断与自己下棋形成实战“经验”，这与一般人学习下围棋是相似的。
“阿尔法狗”虽然战胜了李世石，但是这并不说明“阿尔法狗”要比李世石“聪明”，实际上“阿尔法狗”所具有的智能仍然很低级。“阿尔法狗”之所以能够战胜李世石，主要是因为它比任何人都要“勤奋”。
虽然“阿尔法狗”战胜了李世石，也并不能说明人工智能已经真正能够代替人类、甚至取代人类。“阿尔法狗”对于人工智能来说确实是一个里程碑，因为它代表了机器学习。真正的人工智能应该是一种带有思想的自我学习过程，虽然目前“阿尔法狗”已经有学习的能力，但毕竟还需要人工参与，并不能算真正的人工智能。
