打败柯洁只要半天，可教会 AI 下围棋却要20年！

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只看规则，围棋似乎比象棋简单的多：围棋只有一种棋子，仅有四条基本规则。但事实上，围棋的搜索空间比象棋大得多。下象棋， AI 主要依赖挖掘决策树，并尽可能地探索所有可能的走棋组合。但这个方法对围棋就不可行了，围棋的每一步是在一个 19 x 19 的网格中的任意位置落下一个子，棋手每一步有超过 200 个不同的落子选择，与之对比，象棋棋手平均只有 35 个选择。

另外，通常一局象棋比赛中，棋手大约一共要走 40 步；而在一局围棋比赛中，每个棋手要走 100 多步。这导致在围棋中使用穷举搜索策略，消耗会成指数增长。

要在围棋比赛中获胜，靠强大的计算能力是不行的， AI 还需要具备 人类的模式识别能力和直觉 ，才能在搜索路径中找到捷径，只探索最有潜力的走法。

相比于 “ 深蓝 ” ， AlphaGo 成功的一个主要因素，就是新增了深度神经网络，让它可以像人类一样思考，不仅拥有了大局观，还可以下出让人意想不到的妙招。想想真的挺可怕！

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