本周早些时候，谷歌Deepad的Alphago程序在名为Go的董事会游戏中击败了世界顶级球员之一，4场比赛为1。这一成就是人工智能中的一个里程碑，并导致对社会长期影响的激烈辩论。

事实上--这听起来可能令人沮丧--在任何明确的任务中，机器都有可能取代我们。当两个同等的设备为了解决一个问题而竞争时，胜利者将是更流线型的。摆脱开销和任务无关的能力会使机器更有效，而我们人类擅长的东西太多，而其中的任何一件事情都是最好的。因此，每当解决一个理想的子问题的目标能够明确和精确地指定时，特殊用途硬件或编程就会超过更一般的人类智能。

历史上有很多这种现象的例子。汉达Xe可以比人手更好地挖掘根，但是用一只手拿枪是没用的。锄头还在挖掘根部，但与HandaXe相比，切割木材的效果不好。专业化使得事情在一个任务上更有效，但对其他任务而言却不那么有效。类似地，快速且可预测但缺乏对尿布更换或在背部提供友好PAT的灵敏度的机器人臂比装配线上的人更好。除了直接网络流量之外的计算机在连接电话呼叫时比人工操作人员要好。事实上，我们已经失去了这些战斗。

我们没什么好羞愧的。如果你坚持目标不变，但不断扩大竞争对手的空间，表现就会提高。以深海潜水为例。一个人游泳的最深处是331英尺。借助鳍、重量和充气袋等工具，深度可以翻一番，达到702英尺。但是，由于不受限制地使用机器，人们已经到达海底--大约5.9英里。我们可以用一个更大的设计空间，而不是一个更有限的成就。

精神领域也是如此。计算机记住的π数字比人多(13万亿，而人类的记录是7万)，并以8位数字的速度相乘(858万亿在同一时间内，最好的人能做到10)。计算机程序在国际象棋中获得了更高的收视率(3100埃洛，而大约2900埃洛，这意味着最好的程序将击败最好的人大约76%的时间在一场面对面的比赛)。AlphaGo对LeeSe-dol的失败表明围棋可能是机器超越我们的另一个领域。

那么，如果我们人类可能擅长的东西最终会被专用机器做得更好，那么我们在保留价值方面还有什么希望呢？

我认为关键是人类智慧不断地重新定义和扩展自己，在以前的一切之上加入了新的方面。因此，游戏规则不断变化。衡量成功的标准发生了变化。甚至存在的目的也会改变。