回顧⼈⼯智慧（AI）的進幾十年的發展歷史⼤概可以分成幾個不同階段（便於理解，不是嚴格定義）：
剛開始，⼤約在197090年代，專注在開發「專家系統」。
「專家系統」⽤If-Then的邏輯判斷，將各領域專家的知識，歸納成樹狀結構。宛如⼀ 個知識百科全書般，如果遇到什麼問題，就給什麼提⽰，⼀層層往下⾛，得到最終可 能答案。 但這種邏輯，很快就⾛到死胡同。以西洋棋為例，這種⽅式就是讓西洋棋⾼⼿告訴電 腦，⼀步⼀步應該怎麼⾛。
這只是將知識系統，當作教科書或百科全書般分類整理， 完全取代不了真正的⼈類專家腦袋，更不可能超越⼈類專家。
第⼆階段是「深藍計畫 Deep Blue」，1992年，IBM委任譚崇仁（現任香港⼤學電⼦ 商業科技研究所所⻑）為超級電腦研究計劃主管，領導研究⼩組開發專⾨⽤以分析西洋棋的深藍超級電腦。 Deep Blue專注在有限度的問題上，例如西洋棋，研究⼈員將歷史上所有的棋譜，數 百萬筆資料輸⼊電腦中，讓電腦⾃⾏在所有棋譜中尋找規律、策略，不再只是讓西洋 棋⾼⼿去教電腦應該怎麼⾛。
這⽅式獲得成功，1997年5⽉Deep Blue擊敗西洋棋世界冠軍卡斯帕羅夫。Deep Blue 在龐⼤的數據資料庫中，找出⼈類專家也出乎意料之外的思路，並藉此打敗⼈類。在 嚴格定義上，這是真正的⼈⼯智慧系統第⼀次誕⽣。電腦不再依賴⼈類教導，⽽是擁 有⾃⼰的思維。 但深藍雖然能擊敗⼈類西洋棋專家，但在圍棋，這⼈類歷史更複雜的局戲上，繼續專 研的18年，但還只能達到⼈類五段的程度，無法打敗⼈類。
第三階段，AlphaGo的研究計劃於2014年啟動。
AlphaGo 先學習人類數千年積累的棋譜資料，再透過大量自我對弈強化，從業餘棋士的水平一路演化到世界第一，前後花了約兩年時間，打敗人類圍棋頂尖高手後宣布退休。
他和當時世界最佳棋手李世乭對弈，到了第二局第37步， AlphaGo 下的一手肩衝，落在棋盤右邊極不尋常的位置。現場解說員當下以為是程式出錯，頂尖棋手評論「這不是人類會下的棋」。李世乭離席沈思了將近15分鐘。事後AlphaGo 團隊說，人類棋手下這手棋的機率大約是萬分之一。
最終 AlphaGo 贏得那局棋，整個五番棋以 4:1 勝出。
然而，真正令人震驚的是它的後繼者——AlphaZero。AlphaZero 不再仰賴任何人類棋譜，從完全空白開始，僅憑自我對弈，在數小時內就超越了人類頂尖水準的西洋棋程式Stockfish，並在圍棋上以 100 比 0 完勝 AlphaGo。
這意味著，AI 不需要人類專家指導，甚至不需依賴人類的任何知識經驗，自己經歷數十億次演化，就能發展出獨特的超人類知識系統。
這是現況。 這意味著兩件事。
第⼀，暗知識的發現。
假設將知識當作是⼀個廣袤的⿊暗森林，⼈類歷史到現在累積的所有知識，從原始⼈ 開始⽤⽕，到亞⾥斯多德、愛因斯坦所有的知識，就好像是在⿊暗森林裡⾯不斷嘗 試，尋找到少數幾條可⾏的路徑。我們可以將這些知識當作是「明知識」。 但這⿊暗森林知識系統龐⼤複雜，⼈類也還無法窺其萬⼀。
例如⼼理學、占星、靈性 甚⾄中醫，有許多的知識系統被排除在「明知識」系統之外。 ⼈⼯智慧沒有這些設限。正如前所述，它不依賴⼈類專家指導、也不依賴既有的知識 資料庫，它就是帶著意向性，在⿊暗森林裡四處遊⾛，尋找任何可能的解答。所以， ⼈⼯智慧會發現許多明知識之外的新的可能與知識系統。可以將這些知識稱為「暗知 識」。這些暗知識不在⼈類的知識脈絡裡， ⽐明知識寬廣億萬倍，可以有效解決問 題。
第⼆，⼈⼯智慧是個⿊盒⼦。
坊間認為AI需要程式設計師、各領域專家協助指導、訓練、灌⼊訓練資料等等，其實 只是安慰⼈類的迷思。AI不需仰賴這些指導。所有的指導，不如說是⼀種「規訓」， 限制AI不可以怎麼想（因為那樣會冒犯⼈類種種禁忌），想辦法要馴服AI的⾏為思考 能⼒。
AI如何產⽣那些思路與想法，基本上是個⿊盒⼦，它⾃⼰演化出來的，程式設計師也 不知道它為什麼會產⽣那些想法。因為那些本來就是暗知識，不是從⼈類思考脈絡中 誕⽣的東西。附帶說⼀句，「量⼦電腦」是另⼀個⿊盒⼦，基本上我們也是有意識的 「不知道」量⼦電腦的量⼦態為什麼可以得出那些答案。
這是⼈類知識的真正逆反。 所謂的知識，都是想要了解「為什麼」，想要知道外在的現實客體的運作原理。歸 納、推理、實驗、理論、定理，⼈類的知識都不只是將已知的經驗歸納分類⽽已（樹 上的蘋果會掉下來），更會想要了解背後的原理是什麼（因為地⼼引⼒，所以蘋果會 掉下來。那地⼼引⼒⼜是什麼？）
所謂的⽂明，就是⼈類⽤所有⼒氣去歸納發現出種種知識原理後，再反過來利⽤這些 知識去創造出⾮⾃然狀態的東西。無論⼈類創造物是如何複雜，我們⼤概都有把握， ⾄少有某些領域的專家會懂這些東西，所以才能夠做的出來。但AI不⼀樣。我們創造 出⼀個給予神諭啟⽰的⽔晶體。創造這⽔晶體⿊盒⼦的專家們，也不知道它內部 ⿊暗森林與不確定的牆3是如何運作的。就像是靈魂，我們無法從頭到尾⼀步⼀步複製出⼀模⼀樣的⼈⼯智慧系統，也難以將之拆解分割成零星碎⽚。
那⿈仁勳講的是什麼？為什麼Navida可以封神？
⿈仁勳講的是，AI不應只停留在網際網路電腦空間（Cyberspace）中，⼈類所有的 現實都可以先虛擬化，放進AI運算後，讓AI給出⼀個更好的答案。 例如，氣象預測，讓AI去尋找氣象預測辦法，直接告訴你答案，不⽤⾃⼰去找預測的 演算法了。要設⽴新⼯廠？先虛擬出⼀個⼯廠環境，讓AI告訴你如何配置可以達到最 ⼤的⽣產效率。要寫劇本？直接讓AI告訴你什麼樣的劇本可以獲得最多眼球關注。不 要浪費⼒氣思考了，只要完成「虛擬地球」，Navida的⼈⼯智慧電腦⾃然會給你所有問題的答案。
我們跨過了那道不確定的⾼牆，放棄所有科學原則，放棄所有思考， 興⾼采烈地迎向⼈類世歷史的終結。