我预料你预料我预料你预料我的计划
人这样算几步没问题，但大体上讲，高手都是依靠自己的直觉判断，以及套用棋谱的能力bqg32 ◎cc
因为人类是有极限的，不可能永远不犯错误bqg32 ◎cc
而计算机对国际象棋的处理方式依靠的并不是直觉判断，也不是套用棋谱，而是利用超强的计算能力，超快的计算速度，来穷举这棵巨大的可能性之树bqg32 ◎cc
但是，由于围棋的可能性之树大到远远超过了国际象棋，用穷举的办法也行不通bqg32 ◎cc
即使凭借当今的计算能力，依然远远不能用蛮力穷举的办法来破解围棋bqg32 ◎cc
阿尔法狗甚至首创了一些新的走法bqg32 ◎cc它赢下比赛的某些走法是人类的围棋高手们前所未见的bqg32 ◎cc
阿尔法狗的工作原理和“深蓝”类似，阿尔法狗也会搜索这种可能性之树，也就是说，它会在搜索树中进行随机搜索bqg32 ◎cc
它与深蓝的工作方式不同之处在于，它使用神经网络算法来修剪这棵树bqg32 ◎cc阿尔法狗通过削减分支，并使用神经网络算法限制探索的范围bqg32 ◎cc其中一个神经网络思考棋盘上的态势，分析当前局势的好坏；另一个神经网络则会分析棋盘局势并分析专业棋手下一步最有可能怎么走bqg32 ◎cc
凭借这些信息，它可以削减巨大的可能性，从而只去从人类专家数据库中学搜索那些潜在的好的招式bqg32 ◎cc
对于阿尔法狗来说，只有当这一步棋对局势起到积极作用的时候，它才会去继续搜索bqg32 ◎cc
它还使用一种称为强化学习的技术bqg32 ◎cc
强化学习是通过试错法来学习，它会与自己对弈bqg32 ◎cc它对庞大的人类专业棋手对弈数据库进行深度学习，凭借这个人类专业棋手对弈数据库，两个神经网络得到了训练bqg32 ◎cc
利用对人类技法的学习成果不断地和自己对弈，这会让它的训练得到大幅提升bqg32 ◎cc
人工智能只需要数天到数十天就能完成规则入门，并继承数千年的棋谱，而人类则需要更加漫长的时间了解规则，学习棋谱，而其中又有足够天赋的人寥寥可数bqg32 ◎cc
阿尔法狗本身只是个围棋项目，然而，从诸多方面来讲，它真正重要的，是它所使用的基础技术具有更广泛的应用，而不仅限于围棋bqg32 ◎cc
但是即使是阿尔法狗，离幻想中的智能生命，甚至只是人工智能也离之甚远bqg32 ◎cc
这不仅仅是硬件的问题，也不仅仅是电力问题bqg32 ◎c