让我们再一次回到2016年3月的那场李世石与谷歌AlphaGo的围棋对局，在当时，绝大多数围棋界人士和人工智能界的科研人员，此前都没想到围棋程序会在如此短的时间内取得质的突破。因为国际象棋与围棋的复杂度相差甚远。1997年IBM深蓝在国际象棋围棋盘上战胜人类棋王的故事，并不足以让围棋高手信服，而且这么多年来，围棋AI程序的研发一直举步维艰。
直到2006年之后，随着蒙特卡洛搜索算法在围棋对弈软件中的应用，MOGO，Zen，crazy Stone等程序的棋力才得到了突飞猛进的提高。在国际对弈平台KGS上，2006年到2012年主流围棋对弈软件的棋力从业余二段猛升到业余五段，甚至业余六段，但也就此停滞不前。AlphaGo出现前，围棋界专家对围棋对弈软件棋力的评估基本比较一致，大多认为最好的计算机程序也可以和业余高手过招，但和职业选手之间，还是有着本质的差别。
在今天的围棋界，业余高手和职业高手之间存在2子以上的明显差距，通常这个差距是职业选手从童年开始，用10年以上的时间，刻苦训练得来
