近年来，人工智能领域发展迅速，机器人已不再是简单的单一执行指令的“机器人”，而成为具有自主感知、学习和判断的“智能机器人”，在各行各业中得到广泛应用。其中，围棋电视节目《AlphaGo打败李世石》掀起了全民对机器人与人脑对弈的热潮，其中“灵犀一指”大局观是选择困难症患者们共同面临的难题。
针对这一现象，我们不仅需要研究机器人智能上的突破，最关键的是需要思考如何让人和机器人合作共存，在AI发展的时代，已经不能简单粗暴地想随手“关掉”机器人，只有通过深入研究，让人与机器人辩证地共同发展，才能发挥最大的创造力。
在机器人与人类对弈的过程中，深度学习算法是最为核心的方法。这种方法利用神经网络及机器学习技术进行训练，通过分析数据和模式识别实现自主学习、创新和探索。相比传统的机器学习算法，它具有更强大的数据处理能力和自我更新能力，不断学习反馈的数据，可以实现更精确的模式识别和智能决策。
因此，在人机博弈中，机器人采用深度学习算法“学习下棋”方法，通过模拟数万次或数十万次棋局，把每一步的胜率计算出来，从而确定最优步骤。而人类玩家，则相较于机器人，更多的是凭借人脑的背景知识及整体的大局观去走棋，注重策略、变化和思考，对于手感有了一定的理解，尤其注重开局，中盘的变化和对局后的收敛掌控。
在人机对弈的过程中，机器人通过深度学习算法的应用，先天性的优势越来越明显，比如算力的提高和数据的充分使用，让它在“云计算”实践已经取得轻松超越人类极限的胜利，显示出在由大数据和算法驱动的现代化竞技中原有的天赋优势。然而，人类还是在所谓的“灵犀一指”大局观方面占据优势，人类的智慧和经验可以在掌握基础功夫的基础上去灵活变通，创造效果超越实力的变化，此时机器人的参与也是对人类学习的有益补充，逐步增进人机合作的智慧棋局。
以此为应用例子，人机合作的三大关键要素：一是正确的思考方式和分析方法；二是稳定而具有灵活性的行动能力；三是强调人机的协作与结合，而非单一的生产技术。三者相互结合，极有可能成为人工智能和机器人智能的双赢策略。
总之，在转型时代，人类已经进入人工智能时代，并不是考验人机关系的“永远”，AI的发展和进步需要与人类智慧协同，AI技术是人类教练机器人学会虚拟创造与成长的重要工具，而非人类工作的完全替代者，对人机协作与在日常生活的实践有着不可回避的积极推动作用。
