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    “只要烂柯围棋能够比烂比赢李世石，它就赢定了！”

    春秋搜索的烂柯围棋与三十年记忆里的谷歌alphago，虽然都是围棋程序，性质却截然不同。

    虽然无法同台竞技，魏东生却相信他亲自编程的烂柯围棋能够轻松秒杀在2017年5月击败柯洁版本的alphago，因为它们两款围棋程序根本不在同一层次。魏东生以计算机智能生命知识体系俯视深度学习概念，对深度学习的理解远超谷歌团队；即使不动用计算机智能生命知识体系黑科技，他的实践能力也比谷歌团队强大十倍。

    而且除了棋力的鸿沟，烂柯围棋的人工智能说法更名副其实。

    你在寻找它的漏洞时，它也在寻找你的漏洞。

    听到魏东生这一句有些警示意味的名言，在座观众不禁悚然而惊。

    某些人迟钝醒悟残酷的事实：我们把智慧想的太玄幻了，我们把人工智能标准制定的太高了。

    或许，智慧的门槛并没有想象的那样高。

    或许，智慧一词并没有那么哲学化。

    计算机程序自主寻找人类棋手的漏洞，是否属于智慧行为？

    深度学习等相关技术用于提高自己的判定价值高低能力，大数据分析等相关技术用于观察寻找目标的弱点，以烂柯围棋程序为代表的全新计算机程序已经能够和人类进行一定程度的攻防作战。它是那样的孱弱，却带来了未来一种可能。

    就像魏东生所展示的，烂柯围棋建立无数数据模型定向分析李世石的弱点，甚至可以预测李世石自我突破方向，李世石准备怎样赢它？

    或许有人说，李世石的一线生机是不断求新。

    李世石突破极限抵达烂柯围棋未知的领域，它就无能为力。

    但是，这种幼稚想法显然有些乐观。

    烂柯围棋能在短短半年时间内疯狂训练下棋两亿盘，又能在短短半月时间内针对李世石定向分析七十余万盘棋。烂柯围棋的效率如此之高，它适应新棋局的速度，势必比李世石不断自我突破速度高十倍、百倍、千倍、万倍。

    想想吧。

    李世石辛苦磨砺自己一年时间，终于迎来了自我突破。可烂柯围棋迅速跟进他，高效推演数十万盘棋定向分析李世石自我突破的价值，在短短一日之间就把李世石的自我突破成就融入它自己的价值网络体系。

    视野再扩大到整个围棋界。
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