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1997年，世界国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫与IBM开发的超级计算机“深蓝”（Deep Blue）在纽约展开了6场复仇赛。“深蓝”是一个长约2米、重1.4吨的庞然大物。此前已有三局平局，在第六场比赛中，卡斯帕罗夫仅走了19步就投子认输，无助的手势凸显了失败的辛酸。他承认自己被机器的探索能力征服。
我们先来认识一下“深蓝”。为了更加有效地分析棋盘上的位置，IBM的工程师为它安装了30个处理器，扩充了480个专门设计的电路。拥有如此强大的计算能力，“深蓝”可以使用相对传统的树搜索技术每秒计算约2亿个棋盘位置。
2011年2月14日至16日，IBM的沃森计算机参加了美国一档智力竞赛节目——《危险边缘》，并在三轮比拼后脱颖而出，拔得头筹。在节目中，沃森的形象是一个顶部闪着光的地球仪，站在它左右两侧的对手是《危险边缘》节目的两位前冠军。计算机科学家为沃森编写了专门用来竞赛的程序，使它可以排除问题中的非关键词（冠词、介词等），从而识别出有意义的单词，然后从约2亿页的文本中搜索相关单词以及可能是对应答案的句子，最后选择最合适的答案输出。这2亿页文本来自整个维基百科、大量百科全书、各类词典、各种索引文献、新闻信息以及文学作品，它们全部存储在容量为16 TB
的随机存取存储器（RAM）中（硬盘的读取速度对这种应用场景来说太慢了）。成千上万个实词和专有名词构成了一个庞大的词条列表，每个词条都对应了其可能出现的维基百科的文章、网页或文本。沃森的系统会检索是否存在某个文档包含了问题中出现的关键词，接下来要做的就是在该文档中找到正确答案。
例如，如果问题是“巴拉克·奥巴马（Barack Obama）的出生地是哪里”，那么沃森会判定答案是一个地名。它会在数据库中检索出所有提及巴拉克·奥巴马的文档，其中必然会有某篇文章的用词包含“奥巴马”“出生”“夏威夷”。最后，它只需在选项中选择“夏威夷”就好了。沃森本质上是由信息检索系统和优秀的数据索引组成的，它并不理解问题的含义，而只会像一个小学生参照书本（或维基百科）做作业那样，在“书本”上找到正确答案并照抄出来，实际上它也不理解自己所写的内容。
2016年，人工智能在首尔有了新的战绩。韩国围棋冠军李世石（Lee Sedol）向他的计算机对手AlphaGo鞠躬致敬。在这次比赛中，李世石以1∶4负于AlphaGo。后者是由谷歌子公司DeepMind设计的大型系统，它整合了几种已知相对成熟的技术——卷积网络、强化学习和蒙特卡洛树搜索（一种随机树搜索方法）。与“深蓝”不同，AlphaGo受过专门“训练”，它通过与自己对战积累经验，提升能力。但是，人类与人工智能的“战争”刚刚开始而已……