AlphaGo告訴我們，沒有圍棋高手介入它的開發過程,到AlphaGo最後的版本，它已經不怎麼需要看棋譜了。是以AlphaGo在學習和使用過程中都有可能會超出人的想像，因為它并不是簡單地跟人學習。
美國有一家文藝複興公司，它做金融領域的預測，但是這個公司不招金融領域的人，隻是招計算機、實體、數學領域的人。這就給了我們一個啟發，計算機不是跟人的頂級高手學，而是用自己已有的算法，去直接解決問題。
然而在自然語言處理領域，還是要有大量的顯性知識的，但是構造知識的方式也在産生變化。比如，現在我們開始用自動的方法，自動地去發現詞彙與詞彙之間的關系，像毛細血管一樣滲透到各個方面。