AlphaGo在與韓國九段棋士李世乭的五局對奕，最後獲勝四比一，大出人類所期望，人工智能發展更聲稱到達新紀元。到底AlphaGo的人工智能相比以住的圍棋的人工智能有什麼過人之處？
其實與圍棋電腦對奕發展年代久遠，甚至家用遊戲機如任天堂都有圍棋遊戲供玩家與電腦對奕，這些圍棋遊戲主要透過「多思考X步」，計算棋局中幾步後的勝率來決定棋步。直到DeepBlue挑戰國際象棋冠軍卡斯巴羅夫，暴力運算至200步棋以上，將運算效能推至高峰。但運算力始終有極限，所以便開始發展出能自我學習，減少多餘的運算，從而有效作出決定的人工智能。
畢竟，圍棋的覆雜度比國際象棋困難得多。在DeepBlue成功挑戰國際象棋後18年的2012年，人工智能的棋力大約達到業餘五段的水平。但AlphaGo在5年間將人工智能的棋力由業餘五段提升至現在職業九段，到底期間發生了什麼事令人工智能的智力大增？答案就是AlphaGo的圍棋人工智能叫Erica，開發軟件工程師是一名台灣業餘六段棋士 － 黃世傑。
其實任何人對相同棋局的理解都不一樣，判斷質數亦有好壞。軟件工程師的責任就是將判斷棋局的能力，教識Erica。使AlphaGo相比其他人工智能更容易掌握棋局型勢。AlphaGo曾與其他人工智能Crazy Stone和Zen等其他圍棋程式的500局比賽中只輸一局，可見其軟件工程師的重要性。情況就如兩人同時初學圍棋，Zen只靠閱讀棋譜自行學習，而AlphaGo除了自學外還得到名師指導。結果AlphaGo自然明顯有優勢。
上星期對局戰勝李世乭的，其實是AlphaGo的運算力＋不知疲累的學習能力＋黃世傑的圍棋靈魂的共同結晶。人工智能的背後其實是軟件工程師注入的智慧成果，與其說AlphaGo打敗人類，不如說一班軟件工程師打敗人類更為妥當。