“閨女，我這兒正忙呢?！?

“爸，給你傳了份資料，你看看?！?

“什么資料？”

“小燁整理的關(guān)于peter的工作原理?！?

“他？他知道什么??！”

“你先看看吧。”

“資料可靠嗎？”

“你忘了小燁干什么的了？人家可是世界級的數(shù)學(xué)工作者，電腦程序這種東西，都是從數(shù)學(xué)二進(jìn)制來的，您說可靠嗎？在這一塊，他才是專業(yè)的，聽一個世界數(shù)學(xué)家的研究，總比一群圍棋選手研究出來的東西要強(qiáng)吧？”

“行了，我看看吧?！?

掛了線，吳長河就拿手機(jī)接收了文件。

不多時，單東河回來了，應(yīng)付幾十個記者媒體，讓他十分疲憊，因為他真的無法給出一個結(jié)論。

人又湊在一起了。

吳長河突然道：“來，都看看這個！”

“?。俊?

“什么東西？”

“長河老師，怎么了？”

眾人都看過來。

吳長河說道：“有人給了我一份關(guān)于那個p什么的東西的工作原理?！彼褨|西給了弟子田偉偉，“放屏幕上給大家看?！?

田偉偉立即道：“好的！”

眾人半信半疑。

“工作原理？”

“有人分析出來了？”

“是真的嗎？”

“這也太快了吧？”

單東河也眼睛一亮，趕緊大步上去，“吳哥，是誰發(fā)來的？”

吳長河撇了撇嘴，“你別管是誰了，反正是個搞數(shù)學(xué)工作的?！?

屏幕很快打出來了！

眾人全部看去！

向榮也抬起頭！

peter。

這是一款圍棋人工智能程序。

主要包括4個部分：

1.走棋網(wǎng)絡(luò)（policy-ork），給定當(dāng)前局面，預(yù)測采樣下一步的走棋。

2.快速走子（fast-rollout），目標(biāo)和1一樣，但在適當(dāng)犧牲走棋質(zhì)量的條件下，速度要比1快1000倍。

3.估值網(wǎng)絡(luò)（value-ork），給定當(dāng)前局面，估計是白勝還是黑勝。

4.蒙特卡羅樹搜索（monte-carlo-tree-search，mcts)，把以上這三個部分連起來，形成一個完整的系統(tǒng)。

它的主要工作原理是深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)是指多層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和訓(xùn)練它的方法。一層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會把大量矩陣數(shù)字作為輸入，通過非線性激活方法取權(quán)重，再產(chǎn)生另一個數(shù)據(jù)集合作為輸出。這就像生物神經(jīng)大腦的工作機(jī)理一樣，通過合適的矩陣數(shù)量，多層組織鏈接一起，形成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)‘大腦’進(jìn)行精準(zhǔn)復(fù)雜的處理，就像人們識別物體標(biāo)注圖片一樣。它有兩個“大腦”，是通過兩個不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“大腦”合作來改進(jìn)下棋。這些大腦是多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)跟那些圖片搜索引擎識別圖片在結(jié)構(gòu)上是相似的。它們從多層啟發(fā)式二維過濾器開始，去處理圍棋棋盤的定位，就像圖片分類器網(wǎng)絡(luò)處理圖片一樣。經(jīng)過過濾，13個完全連接的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層產(chǎn)生對它們看到的局面判斷。這些層能夠做分類和邏輯推理。

第一大腦：落子選擇器（move-picker）。

第二大腦：棋局評估器（position-evaluator）。

等等等等！

兩千字的研究分析，好像一個科研項目書，太專業(yè)了！

眾多職業(yè)棋手們都看傻了，好多專業(yè)性的單詞和詞語，他們甚至都看不懂，只能靠蒙，但大致也理解了peter到底是個什么東西！

向榮九段驚愕道：“這是誰寫的？”

院長單東河也道：“吳哥，你還認(rèn)識這種高人？到底哪位數(shù)學(xué)家?。俊?

“你管是誰呢?！眳情L河反正看不懂這些東西，“你就說有沒有用吧？”

“當(dāng)然有用！”陳瑛是最激-動的，她不但是個頂尖女棋手，還是個學(xué)霸，她是正兒八經(jīng)清華數(shù)學(xué)系的學(xué)生，“這份分析資料太重要了！這已經(jīng)把peter的運(yùn)作模式都曝光了！如果這是真的，這個人工智能絕不是老美吹噓的那樣會思考，它根本不會思考，只是讓人以為它會思考而已，它的核心還是數(shù)據(jù)處理！”

兩個“大腦”？

深度學(xué)習(xí)？

終于知道了！

終于知道這個peter的真面目了！(未完待續(xù)。)

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