第386章 上天派來的剋星

    很簡單。

    就好像阿爾法狗誕生之後，幾乎所有流傳多年的大型定式都被修改了。

    無論是大雪崩、妖刀、大斜千變，還是點三三開局、高掛無憂角……

    令得人類棋手驚歎連連:原來還可以這麼下！

    雖然圍棋下法是人類，嗯，主要是華人幾千年的智慧結晶，但一個棋手一輩子能打多少譜？

    而且從開始學棋直到人類巔峰之前都屬於學習過程，沒有意義，不能計入。

    巔峰之後進入老年期，再無力提出新理論新下法，只是憑經驗同樣沒有多少意義。

    只有巔峰那幾年的幾十幾百盤，才可能對圍棋的下法、定式產生影響，將一己之見變為集體智慧。

    而人工智能學習人類幾千年的積累，也只是用了幾天而已。

    然後又花了幾個月，左右互博兩千萬盤，獨立摸索出了星位、小目等佈局法，以及大量歷史上或現代出現的定式、打劫、收官策略……徹底讓天下一先。

    人工智能的邏輯判斷未必勝過人類，但一來它不會失誤，二來，人類也無法像它一樣保持專注、巔峰狀態尤其是效率！

    幾百盤的積累，和幾千萬盤的積累，怎麼比？

    換到戰鬥上也是一樣的。

    人體如何運作，殺敵自保，當然也可以成為人工智能的研究對象。

    玩麻將、lol、星際的人工智能已經在研究中了。

    研究生物如何學會從行走到奔跑的姿態優化的人工智能同樣已經是學界標配，不管是兩足的人，還是四足的恐龍都可以是研究對象。

    研究拳擊戰鬥的人工智能同樣開展好幾年了。

    對比一下，人類高手實戰的機會才有多少？各路拳手、格鬥高手能打滿100場的都屈指可數。

    而人工智能憑計算力，卻可以進行無休無止的模擬戰鬥不斷推演強化。

    地球上的經驗當然無法直接成為纖維選手的標配，因為屬性極限完全不同，纖維選手又有能力，可以做出各種超越常人的表現。

    但部分參照肯定是可以的。

    而星機盤搞出了幾千化身，進入隕落世界的這幾天以來，化身的所有戰鬥動作、能力使用方式，都是餵養人工智能的大數據。