我的超级黑科技帝国正文卷第一百六十三章执剑人叶凡的这套“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,没得绕道而校
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,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。
惊饶算力+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”
。
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