生日屋人工智能时代AlphaGo的“上帝视角”
有了上面的基础，我们现在就可以理解为什么AlphaGo这么厉害。围棋棋盘有19×19=361个交叉点，每个交叉点可以二选一：白子或黑子。这样所有的摆法就是2361，或者10108。人类2000年来一共保留下来的围棋残局中盘大约3000万个。人类下过的棋局相当于大海里的一滴水（即使剔除那些明显没有意义的摆法）。一位棋手即使每天下2盘棋，50年内天天下，一生也只能下36 500盘棋。图3.7是一张“雾里下山”的示意图。下棋的终极目标相当于在群山中找到最低的谷底（对应于最理想的走法）。如果所有可能的走法是绵延几千里的群山，人类棋手2000年来就相当于一直在同一个小山坳里面打转转。第一位棋手偶然的棋路会影响他的徒弟，以后的徒子徒孙都始终在这个小山坳附近徘徊。而机器学习像个“神行太保”，以比人快百万倍的速度迅速扫遍群山，很快就能找到一个远离人类徘徊了2000年的更低的山谷（可能还不是绝对最低，但比人类徘徊处低）。这也是连棋圣聂卫平都连呼“看不懂”AlphaGo棋路的原因。（见图3.7）
这个原理可以用于解决许多类似的问题。这类问题的特点是变量非常多，可能解是天文数字，例如经济和社会决策、军事行动策划等。
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