業界指出，人工智慧時代遠超出科技對人腦複雜性探索的意義。「阿爾法狗」之父、谷歌Deep Mind聯合創始人德米斯·哈薩比斯透露其雄心：最終要用「人工智慧找到各類問題的智慧解決方案」。有觀點指出，一旦各類問題都可以歸結到用人工智慧找到「智慧解決方案」，新一輪由此啟動的創新周期將被迅速開啟。
「阿爾法狗」雖然在棋盤上戰勝了人類，但它取勝的關鍵「武器」卻恰恰是模仿人類。「阿爾法狗」是美國谷歌公司旗下人工智慧公司「深度思維」開發的智能軟體（圍棋電腦程式），研發者稱它「已經集合了3000萬種職業棋手的下法」，但這款圍棋電腦程式與此前不同的是，「它具有數百萬次深度學習與自我對戰，十分接近帶著直覺和第六感的人類大腦」。換而言之，它是會自己學習的，因此將所有別人的長處，它都能佔為己有。
「阿爾法狗」可以運行在不同的硬體平臺上，其「單機」版本用到48個中央處理器，而還有一個分布式運算的版本，可同時用到多臺計算機的1202個CPU，大大提升計算能力。除了超強的計算能力，「阿爾法狗」最大的特點是學習能力較強。「阿爾法狗」進行了超過3000萬局的自我訓練，不斷提升棋力。
在首局對弈中，共耗時近4個小時，最終「阿爾法狗」中盤勝，這個結果幾乎讓所有人大吃一驚。「阿爾法狗」的開門紅已足夠讓世界震撼，人工智慧超過人類也被認為是指日可待。即便最樂觀的計算機專家，也沒料到，人類在智慧上不敵機器人的那一天這麼快就來到眼前了。這意味著機器每時每刻都在進步，而人腦終究有疲憊和損耗的時候。
人工智慧對抗人類大腦以4比1領先，這場被科技界稱為人工智慧裡程碑的賽事，似乎正向人們希望看見、又不願意看見的方向發展。在那些年的科幻電影中，人工智慧統治人類的場景被再次搬了出來，對於人工智慧的喜歡和恐慌十分矛盾也再次被熱烈討論。
「阿爾法狗」的設計者們為「阿爾法狗」設計了一個「大腦」——神經網絡，這個「大腦」和人腦一樣是通過大量獨立的「神經單元」組成，每一個單元可以處理非常簡單的問題，但是所有這些單元連接起來就可以處理非常複雜的問題，這十分類似於人腦的運作方式。
工程師們還為「阿爾法狗」設計了類人的「思維」——深度學習算法，這種算法使得「阿爾法狗」可以像人一樣的學習。人類的學習模式基本上是一種經驗式學習，深度學習所採用的方法是，讓電腦觀看大量行人過馬路的視頻，有安全通過的也有發生事故的，然後電腦自己去「學習」怎樣過馬路，這和人類的認知學習方式沒有太大差別。
「阿爾法狗」採用人類下圍棋的方式，即經驗和直覺。人類在下圍棋的過程中不可能推理出所有可能，人類只能積累經驗，落子的選擇往往都是在經驗基礎上直覺反應的結果，棋手並不確定每一步棋所能產生的可能性和後果。「阿爾法狗」戰勝李世石所採用的方式也是這樣，它並不是運用強大的運算能力推算幾十步棋，而是真的像人一樣在下圍棋。它像人一樣觀看別人的對弈，了解別人在下棋時是如何落子布局，然後不斷與自己下棋形成實戰「經驗」，這與一般人學習下圍棋是相似的。
「阿爾法狗」雖然戰勝了李世石，但是這並不說明「阿爾法狗」要比李世石「聰明」，實際上「阿爾法狗」所具有的智能仍然很低級。「阿爾法狗」之所以能夠戰勝李世石，主要是因為它比任何人都要「勤奮」。
雖然「阿爾法狗」戰勝了李世石，也並不能說明人工智慧已經真正能夠代替人類、甚至取代人類。「阿爾法狗」對於人工智慧來說確實是一個裡程碑，因為它代表了機器學習。真正的人工智慧應該是一種帶有思想的自我學習過程，雖然目前「阿爾法狗」已經有學習的能力，但畢竟還需要人工參與，並不能算真正的人工智慧。