2016 年，「人機大戰」的新聞再次牽動人類和人工智能對壘的熱烈討論。 Google 旗下的人工智能研發公司 DeepMind 設計的 AlphaGo ，以四勝一負成績擊敗了韓國九段圍棋高手李世石，成為人工智能打敗人類智慧的重要里程。
根據研發團隊透露，當時進行比賽的 AlphaGo 使用了 1,200 個 CPU 、約 200 個 GPU 及利用深層神經網絡的設計，分三個運算階段進行下棋決定，大致是布局策略、棋子在棋局的價值，以及每步棋的衍生結果。當時 AlphaGo 的運算能力大概可推算出 60 步以後的不同情況，而一場高手對弈的圍棋比賽大概能在 100 步內分出勝負。研發團隊認為 AlphaGo 之所以能夠成功擊敗李世石，關鍵在於邀請了世界級職業棋士樊麾擔任研發顧問，並透過輸入超過 10 萬個不同世界比賽的棋局，以訓練具超強運算能力的人工智能程式。 AlphaGo 的成功，令不少人認為人工智能足以超越人類智慧。
何謂 AGI
現時人工智能的發展，不論是面容辨識、語言介面，甚至無人駕駛等技術，主要透過分析數據而做出決定，現時的電腦技術絕對可以在有限的可能性及固定規則下超越人類。然而，人類則可以在沒有固定規則及預先設置數據的情況下作出決定，要人工智能真正取代人類智慧，則要從人工智能發展到 AGI （廣義人工智能， Artificial General Intelligence ）。
測試 AGI 有兩大著名方法：
一是圖靈於 1950 年提出的「圖靈測試」，要求電腦與人對話 30 分鐘，從而分辨出對方是電腦抑或真人，可惜至今尚未有任何人工智能程式能夠通過這項測試；
二是「咖啡測試」，要求智能機械人隨機進入一個家庭並沖出一杯咖啡，機械人先要在屋內找出咖啡機，再製作出一杯咖啡。這些測試看似簡單，但在沒有預設場景的情況下，卻局限了人工智能的發揮。
2040 年的人類挑戰
人工智能發展至今，暫時只能解決比較狹窄、具預設條件及已有一定程度認識的問題，與真正能夠應用於日常生活的 AGI 有極大距離。有專家推測， AGI 的發展需到 2040 年才有機會通過上述兩個測試，屆時才能與人類智慧媲美。
今天出生的嬰兒，大概於 2040 年就大學畢業，當下值得我們思考的是應該如何教育學生，以迎接未來的智能社會？雖然現在未能下定論，但敢肯定的是，若然依舊在課堂上教授狹義知識，如背誦、文法、重覆運算等，在 2040 年，與電腦相比，他們的智能便會大幅度落後，不得不全面倚靠科技，這樣的狀況。實在讓人憂心不已！