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叶凡的这套“千里江山图”
的学习运算逻辑，几乎是领先了海外友人近乎一个世纪之多。
如果非要用一个例子来证明的话，那么国际象棋棋盘上能够产生的不同，可能大约是10的46次方，而围棋却有10的170次方左右。
两者对比相当于，你考试前所复习的范围，以及这一次考试的范围这么大的区别。
而无论是什么玩意，要考验算力，以及学习运算逻辑，以及交互能力等等方面，绕不过去的一个坎就是“棋”
。
你棋子能下好了，能随机应变了，那么你的这套运算逻辑就不会太弱，至少也是顶级的存在。
而所谓的人工智能的“情绪化”
，“懂感情”
等方面，根本就离不开最底层的运算逻辑，而最底层的运算逻辑，也绕不开“棋子”
这玩意。
这是一个必经之路，没得绕道而行。
你的人工智能下不了棋，那么它就是“人工智障”
，如果你的人工智能只会下棋，那么它还是“人工智障”
。
所以这个时候，叶凡的“千里江山图”
算法的优势就完全体现出来了。
比方说，你家到火锅店，有abc三条未知的路同时出发300人，每条路走100人。
假设半小时内，那么走a路的人是最快到达的，那么a路则是条好路。
当然了，如果路口越多，分析就会更加的复杂，但放出的人越多，结果就越精确。
相比一条路走到黑的穷举法，叶凡的这种搜索算法，让其大大前进了一步，而且起源还会进行深度学习，让其啃下了大量网上的历史遗留数据。
而将这一些完全啃掉之后，就可以智能将其记录在案，日后分析东西的时候，就像是“记忆”
一样自动储存在内，根本不用将所有的概率全部都考虑一遍。
惊人的算力+高效的算法，让叶凡的“起源”
人工智能，可以直接笑傲全球，也正是因为这套强大的学习算法，以及强大的算力，整个互联网都是他的后花园。
正如所谓的“千里江山”
。
如此强大的运算能力，以及交互逻辑，导致了起源拥有无限的机遇的同时，又有无限的危险。
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