我的困惑在于：AlphaGO究竟是自學習/自進化實現了超越，還是谷歌工程師在蒙特卡洛算法，在深度遍歷優(yōu)化上的技術進步。如果是后者，通過架構或規(guī)則成功將樹寬縮短，例如限制在當初國際象棋的樹寬水平，那么值得關注的就是規(guī)則了。或者干脆。此次AlphaGO采用的就不是搜索樹。這可能嗎？
還是期待谷歌更多地技術解密吧！
從0：1，到算法，這也讓我聯想到大數據應用。
大數據的重要性毋庸置疑，但現實應用中，很多時候還是卡在“建模”這個問題上。可以說，“建?！眴栴}突破不了，大數據廣泛應用之路就會比較漫長。
但有的時候，也不必在一棵樹上吊死，非要建模不可。如果有合適的工具，分析多了，也許就會參透數據背后的秘密。所以說，這一次，AlphaGO領先李世石，也許谷歌真的參透了什么。
總之，0：1，讓我打臉了。既然被打，就不怕繼續(xù)被打。我預測，AlphaGO接下里不可能取勝。讓我們也替李世石想象，代表人類，多大的包袱??！圍棋高手們也不用說三道四，不服你試試，不過沒有這樣的機會了。0；1告負，李世石的包袱沒有了吧！就等著看表演吧！接下來的實力才是硬實力。
呵呵，不怕繼續(xù)被打臉。
