在这一点上，计算机必胜主义者有话要说。他们认为，有了计算机，有了人工智能，所有这些问题都将迎刃而解。而且，这很有可能是真的。长期以来，计算机一直在帮助我们研究微分方程、非线性动力学和复杂系统。当霍奇金和赫胥黎在20世纪50年代打开了理解神经细胞工作原理的大门时，他们在一台手摇机器上解出了他们的偏微分方程。当波音公司的工程师在2011年设计787梦想客机时，他们利用超级计算机计算飞机受到的升力和阻力，从而找出防止机翼发生颤振的方法。

     尽管计算机刚开始只是作为计算机器，但它们现在的功能远不只是计算，并且已经获得了某种人工智能。比如，谷歌翻译如今在地道翻译方面表现出色，有的医学人工智能系统诊断疾病的准确度比最优秀的人类专家还高。但我认为，没有人会说谷歌翻译了解语言的真谛，或者医学人工智能系统理解疾病的原理。计算机有可能变得富有洞察力吗？如果答案是肯定的，那么它们能和我们分享有关我们真正关心的事情——比如复杂系统（大多数重大的未解科学问题的核心）——的见解吗？

       为了探究支持或反对计算机具有洞察力这种可能性的理由，我们来看看计算机国际象棋是如何逐步发展的。1997年，IBM（国际商业机器公司）的国际象棋博弈程序“深蓝”，在一场6局的比赛中击败了国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫。尽管这个结果在当时出人意料，但这一成就并没有什么神秘之处。这台机器每秒钟可以评估2亿种棋局，虽然它没有洞察力，但它有惊人的速度，而且从不知疲倦，从不会在计算中出错，也从不会忘记一分钟前它在想什么。尽管如此，从机械和物质方面看，它的表现仍然像一台计算机。它可以凭借计算击败卡斯帕罗夫，却无法靠智慧取胜。当今世界上最强大的国际象棋程序虽然有令人生畏的名字，比如“鳕鱼”和“科莫多巨蜥”，但它们仍然以异于人类的方式下棋。它们喜欢吃掉对方的棋子，并进行钢铁般的防守。 虽然它们比所有人类棋手都强大得多，但它们没有创造力或洞察力。

       然而，随着机器学习的兴起，一切都变了。2017年12月5日，谷歌旗下的深度思维公司发布了一款名为“阿尔法零”的深度学习程序，震惊世界棋坛。通过与自己对弈数百万次并从错误中吸取教训，这个程序自学了国际象棋。在短短的几小时之内，它就变成了历史上的最佳棋手。它不仅能轻易击败所有最优秀的人类象棋大师（它甚至懒得去试），还击败了当时的计算机国际象棋世界冠军。在与强大的“鳕鱼”程序进行的一场100局的比赛中，“阿尔法零”取得了28胜72平的战绩，一局未输。