w***g
发帖数: 5958 | 1 G搞围棋，其实是找个软柿子捏。用那么几千个CPU+GPU，我觉得有没有神经网络都能
干掉人类的。光computing power都不知道超过deep blue多少倍了。
wikipedia上查得的deepblue性能为11.38GFLOPS。现在的Titan X显卡的一块的计算能
力是6600 GFLOPS单精度或者206GFLOPS双精度。G用的GPU只能更强。
围棋自然还涉及大量的整数运算。但是我估计G的机群整体的GFLOPS应该在deepblue
的１０万倍到１００万倍的样子。（这个数字我算出来吓了一跳，有同学能指正吗？）
我觉得上面有同学说得很对，应该读焦耳。围棋再难，要超过人类无非是个计算量
的问题。注意是要超过人类，而不是要找最优解。之所以只前一直没搞过人类，是因为
没人能聚集起这么大的计算量。我觉得这次李世石被setup了。
如果G事先声明用了deepblue 10万到１００万倍的计算量，我觉得李世石未必会应战。
简直就是百万大军群殴一人。
当然这是事后诸葛亮了。 |
e*g
发帖数: 4981 | 2 你说谁是硬柿子
【在 w***g 的大作中提到】
: G搞围棋，其实是找个软柿子捏。用那么几千个CPU+GPU，我觉得有没有神经网络都能
: 干掉人类的。光computing power都不知道超过deep blue多少倍了。
: wikipedia上查得的deepblue性能为11.38GFLOPS。现在的Titan X显卡的一块的计算能
: 力是6600 GFLOPS单精度或者206GFLOPS双精度。G用的GPU只能更强。
: 围棋自然还涉及大量的整数运算。但是我估计G的机群整体的GFLOPS应该在deepblue
: 的１０万倍到１００万倍的样子。（这个数字我算出来吓了一跳，有同学能指正吗？）
: 我觉得上面有同学说得很对，应该读焦耳。围棋再难，要超过人类无非是个计算量
: 的问题。注意是要超过人类，而不是要找最优解。之所以只前一直没搞过人类，是因为
: 没人能聚集起这么大的计算量。我觉得这次李世石被setup了。
: 如果G事先声明用了deepblue 10万到１００万倍的计算量，我觉得李世石未必会应战。
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w***g
发帖数: 5958 | 3 有本事搞个数学定理自动证明出来。不用能征所有定理，
证出来黎曼猜想我觉得能算个硬柿子。
【在 e*g 的大作中提到】
: 你说谁是硬柿子
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i***h
发帖数: 12655 | 4 但是事前不是所有人都觉得这还很遥远么？
光是堆机器，业界有这个能力的多了
百度阿里巴巴都行吧，不用新算法你觉得它们能战胜职业九段？
了。
【在 w***g 的大作中提到】
: G搞围棋，其实是找个软柿子捏。用那么几千个CPU+GPU，我觉得有没有神经网络都能
: 干掉人类的。光computing power都不知道超过deep blue多少倍了。
: wikipedia上查得的deepblue性能为11.38GFLOPS。现在的Titan X显卡的一块的计算能
: 力是6600 GFLOPS单精度或者206GFLOPS双精度。G用的GPU只能更强。
: 围棋自然还涉及大量的整数运算。但是我估计G的机群整体的GFLOPS应该在deepblue
: 的１０万倍到１００万倍的样子。（这个数字我算出来吓了一跳，有同学能指正吗？）
: 我觉得上面有同学说得很对，应该读焦耳。围棋再难，要超过人类无非是个计算量
: 的问题。注意是要超过人类，而不是要找最优解。之所以只前一直没搞过人类，是因为
: 没人能聚集起这么大的计算量。我觉得这次李世石被setup了。
: 如果G事先声明用了deepblue 10万到１００万倍的计算量，我觉得李世石未必会应战。
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w***g
发帖数: 5958 | 5 百度巴巴都有这个能力，之前不知道去做而已。
你稍微等两天就能看到国内更强的系统出来，而且保证用的焦耳数比G要少很多。
【在 i***h 的大作中提到】
: 但是事前不是所有人都觉得这还很遥远么？
: 光是堆机器，业界有这个能力的多了
: 百度阿里巴巴都行吧，不用新算法你觉得它们能战胜职业九段？
:
: 了。
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i***h
发帖数: 12655 | 6 不用狗的算法？
【在 w***g 的大作中提到】
: 百度巴巴都有这个能力，之前不知道去做而已。
: 你稍微等两天就能看到国内更强的系统出来，而且保证用的焦耳数比G要少很多。
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w***g
发帖数: 5958 | 7 这里面没啥秘密，方向点明了，明白点的人都能做。
【在 i***h 的大作中提到】
: 不用狗的算法？
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h*******2
发帖数: 5093 | 8 有个鸡巴能力，卖假药拉皮条的能力确实有
【在 w***g 的大作中提到】
: 百度巴巴都有这个能力，之前不知道去做而已。
: 你稍微等两天就能看到国内更强的系统出来，而且保证用的焦耳数比G要少很多。
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i***h
发帖数: 12655 | 9 我擦那点明方向就不算贡献了？
【在 w***g 的大作中提到】
: 这里面没啥秘密，方向点明了，明白点的人都能做。
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w***g
发帖数: 5958 | 10 上次百度拼imagenet，虽说提交了很多版，但是精度上已经把别的所有人
都秒了。国内的人又聪明，又每天工作１８小时，还不讲游戏规则，
绝对不容短视。
【在 h*******2 的大作中提到】
: 有个鸡巴能力，卖假药拉皮条的能力确实有
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i***h
发帖数: 12655 | 11 这个精度就是靠耍赖刷出来的吧？当然我不懂，请内行解答
【在 w***g 的大作中提到】
: 上次百度拼imagenet，虽说提交了很多版，但是精度上已经把别的所有人
: 都秒了。国内的人又聪明，又每天工作１８小时，还不讲游戏规则，
: 绝对不容短视。
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w***g
发帖数: 5958 | 12 百度首版提交分数就很高。基本上就是牛外加耍赖。
【在 i***h 的大作中提到】
: 这个精度就是靠耍赖刷出来的吧？当然我不懂，请内行解答
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w***g
发帖数: 5958 | 13 我的估计是alphago的真实能力应该远超过任何一个人类了。
G用那么多机器，应该是根据能打败李世石，又不让他败得那么难看的需要定的。
来更牛的人，多加几倍机器就行。
【在 w***g 的大作中提到】
: G搞围棋，其实是找个软柿子捏。用那么几千个CPU+GPU，我觉得有没有神经网络都能
: 干掉人类的。光computing power都不知道超过deep blue多少倍了。
: wikipedia上查得的deepblue性能为11.38GFLOPS。现在的Titan X显卡的一块的计算能
: 力是6600 GFLOPS单精度或者206GFLOPS双精度。G用的GPU只能更强。
: 围棋自然还涉及大量的整数运算。但是我估计G的机群整体的GFLOPS应该在deepblue
: 的１０万倍到１００万倍的样子。（这个数字我算出来吓了一跳，有同学能指正吗？）
: 我觉得上面有同学说得很对，应该读焦耳。围棋再难，要超过人类无非是个计算量
: 的问题。注意是要超过人类，而不是要找最优解。之所以只前一直没搞过人类，是因为
: 没人能聚集起这么大的计算量。我觉得这次李世石被setup了。
: 如果G事先声明用了deepblue 10万到１００万倍的计算量，我觉得李世石未必会应战。
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z*****3
发帖数: 1793 | 14 尼玛，还是搞个天网算了。
【在 w***g 的大作中提到】
: 有本事搞个数学定理自动证明出来。不用能征所有定理，
: 证出来黎曼猜想我觉得能算个硬柿子。
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w***g
发帖数: 5958 | 15 G搞得那些东西其实没法衡量其学术贡献。打个比方，最终产出＝转化率＊输入资源。
G的资源几乎是无穷大，即使超低的转化率，都能在最终产出上很容易地碾压别人。
【在 z*****3 的大作中提到】
: 尼玛，还是搞个天网算了。
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z***e
发帖数: 5393 | 16 我从头到脚不认为国内有任何能力搞出一个和算法沾边的产品出来。
搞搞卖东西就差不多是他们极限。
你也别做梦过两天（两年）有“国内更强系统”出来，第一，人哪里找，第二，国内谁
神经病发了专门投入大钱来搞这个。
除非投个几百万几千万（人民币）如果能搞出来，那可以，国内公司当作广告费。
【在 w***g 的大作中提到】
: 百度巴巴都有这个能力，之前不知道去做而已。
: 你稍微等两天就能看到国内更强的系统出来，而且保证用的焦耳数比G要少很多。
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s*******y
发帖数: 18 | 17 G没有公布机器的spec不过搞CNN流行的配置是Nvidia Tesla K40/K80, 5-8TFLOPS。单
机版插8个GPU,单精度运算是deepblue的几十倍了吧。他们论文里写运算只是深蓝的几
千分之一，不知道他们是怎么评估的。如果运算量那么小，没必要用这么多运算资源。
这个比赛其实不是很公平，调动了这么大的计算资源来和一个人下。人遵守了围棋比赛
的规矩，机器却没有。（至少应该给李九段另外备个棋盘让他推演一下）。机器一直在
用MCST在推演。
我多说几句废话 －
CNN的特点是既能提取图形的局部特征（类似手筋的东西），又可以总结相对宏观的东
西（大局观）。加上reinforcement learning的训练，系统也总结了围棋的动态变化(
dynamics). Reinforcement learning 就像DP一样在某的状态下帮助系统学习这么找最
优解。这个系统／算法设计包括训练都挺NB的，是一个彰显工程能力成功案例。
【在 w***g 的大作中提到】
: G搞围棋，其实是找个软柿子捏。用那么几千个CPU+GPU，我觉得有没有神经网络都能
: 干掉人类的。光computing power都不知道超过deep blue多少倍了。
: wikipedia上查得的deepblue性能为11.38GFLOPS。现在的Titan X显卡的一块的计算能
: 力是6600 GFLOPS单精度或者206GFLOPS双精度。G用的GPU只能更强。
: 围棋自然还涉及大量的整数运算。但是我估计G的机群整体的GFLOPS应该在deepblue
: 的１０万倍到１００万倍的样子。（这个数字我算出来吓了一跳，有同学能指正吗？）
: 我觉得上面有同学说得很对，应该读焦耳。围棋再难，要超过人类无非是个计算量
: 的问题。注意是要超过人类，而不是要找最优解。之所以只前一直没搞过人类，是因为
: 没人能聚集起这么大的计算量。我觉得这次李世石被setup了。
: 如果G事先声明用了deepblue 10万到１００万倍的计算量，我觉得李世石未必会应战。
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r******i
发帖数: 1445 | 18 狗用了30倍的机器对单机，只提高到了80%左右的胜率。
想提高水平，应该主要还是靠继续训练神经网络
【在 w***g 的大作中提到】
: 我的估计是alphago的真实能力应该远超过任何一个人类了。
: G用那么多机器，应该是根据能打败李世石，又不让他败得那么难看的需要定的。
: 来更牛的人，多加几倍机器就行。
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t******l
发帖数: 10908 | 19 无人车
自动拍西瓜，摘草莓，机器人护工。。。
：你说谁是硬柿子
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R*****i
发帖数: 2126 | 20 现在泥马各种奇谈怪论都有。赛前棋界的共识不是围棋的复杂度比象棋高了不知道十万
八千里，再强大的计算机都没戏？棋手赢棋不是需要老聂那种崇山峻岭般的境界和大局
观嘛？我倒嚼得阿发狗的配置还是太低啊，比照围棋和象棋复杂度，怎么也得至少是深
蓝的一亿倍以上吧？
【在 w***g 的大作中提到】
: G搞围棋，其实是找个软柿子捏。用那么几千个CPU+GPU，我觉得有没有神经网络都能
: 干掉人类的。光computing power都不知道超过deep blue多少倍了。
: wikipedia上查得的deepblue性能为11.38GFLOPS。现在的Titan X显卡的一块的计算能
: 力是6600 GFLOPS单精度或者206GFLOPS双精度。G用的GPU只能更强。
: 围棋自然还涉及大量的整数运算。但是我估计G的机群整体的GFLOPS应该在deepblue
: 的１０万倍到１００万倍的样子。（这个数字我算出来吓了一跳，有同学能指正吗？）
: 我觉得上面有同学说得很对，应该读焦耳。围棋再难，要超过人类无非是个计算量
: 的问题。注意是要超过人类，而不是要找最优解。之所以只前一直没搞过人类，是因为
: 没人能聚集起这么大的计算量。我觉得这次李世石被setup了。
: 如果G事先声明用了deepblue 10万到１００万倍的计算量，我觉得李世石未必会应战。
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n*****t
发帖数: 22014 | 21 几百万连技校生都雇不起，更别说配套的小蜜、办公室主任啥的
【在 z***e 的大作中提到】
: 我从头到脚不认为国内有任何能力搞出一个和算法沾边的产品出来。
: 搞搞卖东西就差不多是他们极限。
: 你也别做梦过两天（两年）有“国内更强系统”出来，第一，人哪里找，第二，国内谁
: 神经病发了专门投入大钱来搞这个。
: 除非投个几百万几千万（人民币）如果能搞出来，那可以，国内公司当作广告费。
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w*******d
发帖数: 59 | 22 红红火火恍恍惚惚……不需要算法改进？alphago的计算力是深蓝的100万倍？
围棋复杂度是象棋的
1000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
0000000000000000000000000000000000000000000000000万倍
_(:3」∠)_
【在 w***g 的大作中提到】
: G搞围棋，其实是找个软柿子捏。用那么几千个CPU+GPU，我觉得有没有神经网络都能
: 干掉人类的。光computing power都不知道超过deep blue多少倍了。
: wikipedia上查得的deepblue性能为11.38GFLOPS。现在的Titan X显卡的一块的计算能
: 力是6600 GFLOPS单精度或者206GFLOPS双精度。G用的GPU只能更强。
: 围棋自然还涉及大量的整数运算。但是我估计G的机群整体的GFLOPS应该在deepblue
: 的１０万倍到１００万倍的样子。（这个数字我算出来吓了一跳，有同学能指正吗？）
: 我觉得上面有同学说得很对，应该读焦耳。围棋再难，要超过人类无非是个计算量
: 的问题。注意是要超过人类，而不是要找最优解。之所以只前一直没搞过人类，是因为
: 没人能聚集起这么大的计算量。我觉得这次李世石被setup了。
: 如果G事先声明用了deepblue 10万到１００万倍的计算量，我觉得李世石未必会应战。
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n******r
发帖数: 4455 | 23 大牛这次你估计没怎么跟进，
阿法狗实战提高主要是基于DN的局势判断和下子选择比以前好很多，所以子树选择少了
可以算的很深，而不是计算量比以前大很多
实战中没有用很多机器，分布版对单机版的优势也不大
论文里提到过只用rollout仿真不用DN只有业余段位的水平
三者加一起才是现在的表现
【在 w***g 的大作中提到】
: G搞围棋，其实是找个软柿子捏。用那么几千个CPU+GPU，我觉得有没有神经网络都能
: 干掉人类的。光computing power都不知道超过deep blue多少倍了。
: wikipedia上查得的deepblue性能为11.38GFLOPS。现在的Titan X显卡的一块的计算能
: 力是6600 GFLOPS单精度或者206GFLOPS双精度。G用的GPU只能更强。
: 围棋自然还涉及大量的整数运算。但是我估计G的机群整体的GFLOPS应该在deepblue
: 的１０万倍到１００万倍的样子。（这个数字我算出来吓了一跳，有同学能指正吗？）
: 我觉得上面有同学说得很对，应该读焦耳。围棋再难，要超过人类无非是个计算量
: 的问题。注意是要超过人类，而不是要找最优解。之所以只前一直没搞过人类，是因为
: 没人能聚集起这么大的计算量。我觉得这次李世石被setup了。
: 如果G事先声明用了deepblue 10万到１００万倍的计算量，我觉得李世石未必会应战。
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n******r
发帖数: 4455 | 24 以我了解的不是如此，最终提交比第一次要强很多，看这个图你就明白了
【在 w***g 的大作中提到】
: 百度首版提交分数就很高。基本上就是牛外加耍赖。
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a****l
发帖数: 8211 | 25 说明人家发明的算法牛啊，没什么好奇怪的.
【在 R*****i 的大作中提到】
: 现在泥马各种奇谈怪论都有。赛前棋界的共识不是围棋的复杂度比象棋高了不知道十万
: 八千里，再强大的计算机都没戏？棋手赢棋不是需要老聂那种崇山峻岭般的境界和大局
: 观嘛？我倒嚼得阿发狗的配置还是太低啊，比照围棋和象棋复杂度，怎么也得至少是深
: 蓝的一亿倍以上吧？
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g*********e
发帖数: 14401 | 26 应该就给丫100度电 用完就算输。具体能造啥硬件由他去
人只用了顶多1000卡路里
【在 w***g 的大作中提到】
: G搞围棋，其实是找个软柿子捏。用那么几千个CPU+GPU，我觉得有没有神经网络都能
: 干掉人类的。光computing power都不知道超过deep blue多少倍了。
: wikipedia上查得的deepblue性能为11.38GFLOPS。现在的Titan X显卡的一块的计算能
: 力是6600 GFLOPS单精度或者206GFLOPS双精度。G用的GPU只能更强。
: 围棋自然还涉及大量的整数运算。但是我估计G的机群整体的GFLOPS应该在deepblue
: 的１０万倍到１００万倍的样子。（这个数字我算出来吓了一跳，有同学能指正吗？）
: 我觉得上面有同学说得很对，应该读焦耳。围棋再难，要超过人类无非是个计算量
: 的问题。注意是要超过人类，而不是要找最优解。之所以只前一直没搞过人类，是因为
: 没人能聚集起这么大的计算量。我觉得这次李世石被setup了。
: 如果G事先声明用了deepblue 10万到１００万倍的计算量，我觉得李世石未必会应战。
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y*j
发帖数: 3139 | 27 The training of CNN costs a lot of computation. Once done with the training,
the running time computation is not so high, so it is possible that alphago
needs much less computation than deep blue.
: G没有公布机器的spec不过搞CNN流行的配置是Nvidia Tesla K40/K80, 5-
8TFLOPS。单
: 机版插8个GPU,单精度运算是deepblue的几十倍了吧。他们论文里写运算只是深
蓝的几
: 千分之一，不知道他们是怎么评估的。如果运算量那么小，没必要用这么多运算
资源。
: 这个比赛其实不是很公平，调动了这么大的计算资源来和一个人下。人遵守了围
棋比赛
: 的规矩，机器却没有。（至少应该给李九段另外备个棋盘让他推演一下）。机器
一直在
: 用MCST在推演。
: 我多说几句废话 －
: CNN的特点是既能提取图形的局部特征（类似手筋的东西），又可以总结相对宏
观的东
: 西（大局观）。加上reinforcement learning的训练，系统也总结了围棋的动态
变化(
: dynamics). Reinforcement learning 就像DP一样在某的状态下帮助系统学习这
么找最
【在 s*******y 的大作中提到】
: G没有公布机器的spec不过搞CNN流行的配置是Nvidia Tesla K40/K80, 5-8TFLOPS。单
: 机版插8个GPU,单精度运算是deepblue的几十倍了吧。他们论文里写运算只是深蓝的几
: 千分之一，不知道他们是怎么评估的。如果运算量那么小，没必要用这么多运算资源。
: 这个比赛其实不是很公平，调动了这么大的计算资源来和一个人下。人遵守了围棋比赛
: 的规矩，机器却没有。（至少应该给李九段另外备个棋盘让他推演一下）。机器一直在
: 用MCST在推演。
: 我多说几句废话 －
: CNN的特点是既能提取图形的局部特征（类似手筋的东西），又可以总结相对宏观的东
: 西（大局观）。加上reinforcement learning的训练，系统也总结了围棋的动态变化(
: dynamics). Reinforcement learning 就像DP一样在某的状态下帮助系统学习这么找最
|
c********s
发帖数: 1024 | 28 这话说的，前人发个论文把道理讲清了，后人照着做顺便fix了个小bug,结果后人可以
沾沾自喜觉得自己更牛了？殊不知人家前人已经move on去做其他表面上没啥秘密的项
目了
【在 w***g 的大作中提到】
: 这里面没啥秘密，方向点明了，明白点的人都能做。
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b*****g
发帖数: 2322 | 29 这个不是计算量的问题，如果给你一台1000000000000万倍的计算机，你能造出来狗来
下赢李师师吗？
现在的关键问题不在于运算量，而在于人脑写出了能令电脑自我升级进化的程序来，好
比微软windows10通过用户的日常使用习惯，突然某一天自己把自己升级成windows20了
【在 w***g 的大作中提到】
: G搞围棋，其实是找个软柿子捏。用那么几千个CPU+GPU，我觉得有没有神经网络都能
: 干掉人类的。光computing power都不知道超过deep blue多少倍了。
: wikipedia上查得的deepblue性能为11.38GFLOPS。现在的Titan X显卡的一块的计算能
: 力是6600 GFLOPS单精度或者206GFLOPS双精度。G用的GPU只能更强。
: 围棋自然还涉及大量的整数运算。但是我估计G的机群整体的GFLOPS应该在deepblue
: 的１０万倍到１００万倍的样子。（这个数字我算出来吓了一跳，有同学能指正吗？）
: 我觉得上面有同学说得很对，应该读焦耳。围棋再难，要超过人类无非是个计算量
: 的问题。注意是要超过人类，而不是要找最优解。之所以只前一直没搞过人类，是因为
: 没人能聚集起这么大的计算量。我觉得这次李世石被setup了。
: 如果G事先声明用了deepblue 10万到１００万倍的计算量，我觉得李世石未必会应战。
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c********a
发帖数: 244 | 30 给我领导Boston dynamics 和十个millions 卑微的funding，自动拍西瓜我一年可以实
现。
跟你赌100伪币……
【在 t******l 的大作中提到】
: 无人车
: 自动拍西瓜，摘草莓，机器人护工。。。
:
: ：你说谁是硬柿子
: ：
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k******s
发帖数: 506 | 31 比深蓝高100万倍的计算能力对围棋来说没有什么本质用处，国际象棋解空间只有10^46
，围棋有10^170，这个量级靠10^6倍的计算能力如果没有靠谱的算法在暴力计算上并没
有什么实质帮助。 |
