科大訊飛董事長劉慶峰是這樣看的
1、經(jīng)過這么多年的研究，圍棋的邏輯和玩法已經(jīng)研究得比較清楚了，不存在機器處理的邏輯問題。
2、由于深度學習算法的演進，通過學習數(shù)千萬條真實游戲記錄，其實力迅速增長。 而且，在讀取點計時時，機器計算能力相對于人類的優(yōu)勢會越來越明顯。
3.最后一點是，在這場比賽中，李世石明里暗里，因為計算機程序可以通過歷史數(shù)據(jù)有針對性地學習李世石的棋風和優(yōu)缺點，但李世石對此一無所知。計算機的國際象棋風格。
當然，如果這次沒能擊敗李世石，說明谷歌還沒有準備好，但機器獲勝的大趨勢是無法改變的。
地平線機器人CEO余凱這么認為
比賽開始前，余凱預測機器人這次會戰(zhàn)勝人類，主要有四個原因：
首先谷歌人工智能李世石，在一月份的比賽中，他擊敗了歐洲圍棋冠軍。 在過去的兩個月里，谷歌動員了大量的計算機資源進行機器學習，并在這期間取得了巨大的進展。 事實上，機器徹底戰(zhàn)勝人類是毫無懸念的。 只是時間問題。
其次，算法由兩部分組成。 一方面是谷歌使用所有歷史國際象棋比賽數(shù)據(jù)來訓練機器。 這是一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的強化學習算法。 另一部分是利用蒙特卡羅隨機算法讓計算機互相對弈，可以無限制地提高計算機的棋藝。 只要時間足夠長，計算機就能無限提升自身實力。 為了這次比賽，谷歌提供了強大的資源，兩個月內(nèi)使用了2000臺機器，相當于4000個月的改進。
第三，在人與機器的戰(zhàn)斗中，人類一開始主要依靠感覺，不夠準確，但機器非常準確谷歌人工智能李世石，所以起步至關重要。 如果李世石一開始的打法不是最佳的話，就很難獲勝。
第四，計算機比人類更加理性。 人不僅要贏，而且要贏得漂亮，而機器只關心贏。
出門問問CTO雷鑫（）這么認為
Go是一種算法，也就是一個軟件。 圍棋是一種使用“修剪”（使用一些啟發(fā)式規(guī)則來避免搜索不太可能獲勝的情況）算法來計算棋局的軟件。 即使經(jīng)過剪枝，棋局的搜索空間也同樣巨大。 一開始，要計算的空間很大，所以Go一開始就顯得有點弱。
下圍棋時，機器有一個非常強的優(yōu)勢，那就是下棋平穩(wěn)，按部就班，不受情緒干擾。 隨著時間的流逝，人類的體力和心理承受能力受到嚴峻的考驗，但對于機器來說，據(jù)說時間越往前，所需的計算量越小，機器永遠不會出錯，也不會被情緒干擾。 。 時間越早，對機器越有利。
更可怕的是，今天和你下棋的機器人的棋力永遠不會是它真正的強項，因為機器有很強的學習能力，還有很大的提升空間。 這對于人類對手來說是非常可怕的。
（商湯科技）CEO徐立是這樣看的
1. Go的自對弈機制是如此強大。 計算機已經(jīng)使用自我對弈練習了超過3000萬局游戲。 每場比賽都是高手之間的對決。 訓練效率和資源均優(yōu)于人類棋手。
2、谷歌有足夠的時間收集人類歷史上著名圍棋比賽的記錄，包括李世石和柯潔的對戰(zhàn)記錄，以便谷歌更好地訓練。
3.另外，正如范麾自己所說，人類棋手面對非人類總會感覺有些不舒服，就像卡斯帕羅夫面對深藍時也感覺有些不舒服一樣。 因為人類是有情感的動物，而機器只會按照規(guī)則執(zhí)行，所以李世石或多或少都會受到人類情感的影響。
曹志敏 曠視科技首席科學家（Face++）
1. 下棋只是人工智能中使用的一個人類技能點。 當規(guī)則確定后，就像和計算機競爭計算能力一樣，所以起跑線是不同的。
2、人工智能的起點就是最終目標。 與人進行情感交流是人工智能的一個大目標。 擁有國際象棋甚至自動駕駛等特殊技能的人很快就會被機器技能超越。
3、人類沒有多少奇跡。 大腦只是一個非常復雜的產(chǎn)品，不可能永遠被理解。 留給深度學習和人工智能學術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的只剩下時間和信心了。
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