深度增强学习算法使得计算机能够通过自对弈的方式不断提升棋力。深度增强学习算法由于能够基于深度神经网络实现从感知到决策控制的端到端自学习，它被认为具有广泛的应用前景。

　　单就谷歌本身而言，其利用这种深度增强学习算法已经在视频、游戏、围棋、机器人等领域取得了突破性进展。加之今年谷歌在I/O大会上新发布了第二代的 Tensor 处理单元（TPU），这是一个云计算硬件和软件系统，是作为专门为机器学习而专门设计的专用芯片。将加速谷歌人工智能落地的速度。

　　其第一代 TPU 被 AlphaGo 人工智能系统用作其预测和决策的基础。新的TPU 设备可提供高达每秒 180 万亿次浮点运算的性能，大大加速了对单个大型机器学习模型的培训。

　　当前，深度学习也已在计算机视觉、语音识别、自然语言理解等领域取得了一定进展，并已经落地到我们的生活当中。

　　一个简单的例子，国内人工智能创业公司商汤科技的计算机视觉已经在多个领域得到应用，比如，美图秀秀的自拍功能，其中就是利用了人脸识别技术。还有科大讯飞的语音识别技术，开奖，已经成功运用于游戏、手机、智能手表以及很多家庭智能产品当中。

　　未来将是万物互联的时代，越往后发展，你将体会更多人工智能的落地应用。当然，人工智能的出现，一部分人也将面临失业，5-10内，医疗保健、自驾汽车、教育、服务业等都将面临被淘汰的危险。李开复也曾在公开演讲中表示，未来10年，世界上50%的工作将被人工智能所取代。

　　而我们能做的应对措施唯有不断创新，才能不被机器代替，否则你还不如一条AlphaGo。