第204章 六小時十五分（1/2）
東江市，龍景江岸小區。
在芮昭選擇撲入開劫的同一時間，李皓明立即小跑進房間裡，拿出自己的平板，開始在上面鼓搗起來。
這一行為自然引起了一旁李菁哲的注意：
「爸，您這是……在試下？」
「對。」
李皓明頭都不抬地回答，手中動作一點不停：
「我在看這個劫到底誰能贏！」
「誰能贏？」
聽到這個說法，李菁哲一時莫名。
「但……芮昭直播間裡這裡不是有AI勝率嗎？我們看那個勝率不就行了？」
李皓明搖搖頭道：
「菁哲，打_劫、尤其是雙方劫材都很多時，我們愛好者所能用到的AI是判斷不准形勢的，極有可能誤算。
「我先前看比賽，已經不止一次遇到打_劫時雙方招招一選，結果勝率猛然暴漲暴跌的時候了。」
「啊？!」
本來心情稍稍放鬆下來的李菁哲聞言又驚又疑：
「您是說……AI算不過人嗎？」
李皓明沉聲說道：
「最起碼在打劫時的勝率判斷來說，低算力AI確實不行。所以我得靠著AI輔助自己下一遍。」
聽到這話，李菁哲人又是一呆。
儘管他也知道，現在的AI發展還有很大局限，適用範圍也有待拓寬。
但他認為，最起碼在圍棋這種高度規則化的遊戲中，稍具算力的AI，應該都是要吊打人類。
結果……現在自家這遠沒有職業水平的老爸，居然都能有寧信自己也不信AI的時候。這讓這個未來主攻計算機的高材生大為震驚。
人類棋手，能夠追上深度學習AI。
而一般的愛好者，甚至能夠自己挑低算力AI的毛病。
圍棋……是怎麼個離譜的東西啊！
看到自家兒子的表情，李皓明大體猜到了他的想法，便停下手來順便和兒子交流道：
「菁哲，所以我一直想讓你學學圍棋。這或許對你計算機方面的學習也有幫助。
「儘管看上去圍棋AI已經碾壓了人類，但在我看來，這無非是建立在當代計算機極為強悍的硬體性能上面。而並非你們研究出來的學習模型是多麼多麼的出類拔萃。
「當初OMEGA GO ZERO，3天訓練了480萬盤，然後只花了30小時，就完全擊敗了當初擊敗崔成石OMEGA GO。
「等於說，它贏下OMEGA GO，差不多需要花費200萬盤的訓練。
「而現在普遍認為，世界第一人柳世賢很可能已經要比當初擊敗崔成石的OMEGA GO要強。等於說，OMEGA ZERO花了200萬盤的學習都還達不到柳世賢的水平，完全是靠計算機硬體不講理的計算量強行超過的人類。
「但問題來了，柳世賢哪怕按每年下1000盤棋算，迄今為止也超不過兩萬盤。
「在圍棋這種規則高度清晰固定的遊戲中，伱們計算機引以為傲的AI學習模型，學習能力連人類的百分之一都不到，便天天志得意滿，甚至認為圍棋已經沒有任何研究價值了……我覺得，這是不是有些過於傲慢了呢？
「說句我作為一個外行人的看法：如何拉近AI與人間的學習能力差距，這搞不好就是未來人工智慧能否真正『智能』起來的關鍵。」
李菁哲聞言，一時沉默不語。
儘管被父親教育了一番，可他還真就沒什麼可說的！
因為現在的計算機模型研究，確實本質上都是「一力降十會」——而這「力」主要來自於集成電路發展。
這要說想通過兩萬盤的訓練量就訓練出一個能贏過人類頂尖棋手的圍棋AI，這在計算機界還是過於天方夜譚了。
而看到兒子沒有繼續言語，李皓明也不再多做說教，轉過話題道：
「當然，這都扯遠了，我們還是繼續看比賽吧——我看剛剛芮昭已經開始找第一個劫材了。」
…
…
同一時間，榕城市永樂銀灘酒店，吳越杯本賽對弈室。
又是接近一分鐘的沉思後，少女開始與對方進行最後的撕咬。
第247手，黑棋收左下大龍外氣找劫。
白棋跟著收氣，黑棋提劫。
第250手，冰女王沉思至最後，左上打吃大龍找劫。
輪到到芮昭落子，她同樣沒有浪費一分鐘的任何一秒。
現在勝負完全可能就在一個劫材中間，像這種單一一處可以連續找出幾個劫材的地方，必須小心應手。
否則雙方無論哪一方走錯，多了或者少了劫材，都可能直接影響到最後的勝負。
所以，別看這僅僅只是一個差一目的單關劫，可這種小如毫末，卻可壓垮天下的劫爭，燒腦程度絲毫不亞於大龍對殺及細棋收官。
偏偏，這局棋對局的雙方，愣是將這三者都經歷了個遍。
對心神及體力的消耗，可見一斑。
最後，黑棋選擇左側提吃，白棋提回劫來。
第253手，黑棋左下粘住，繼續威脅白大龍。
白棋跟緊一口外氣，黑棋提劫。
第256手，白棋左上打吃找劫。
黑棋提吃左邊，白棋提劫。
第259手，黑棋中間緊氣打吃找劫。
白棋提子，黑棋提劫。
第262手，白棋左上再次打吃找劫，
黑棋提吃，白棋提劫。
第265手，黑棋左下打吃大龍找劫。
白棋粘上，黑棋提劫。
第268手，白棋右上打吃黑兩子找劫。
黑棋粘上，白棋提劫。
第271手，黑棋右下貼下找劫。
白棋虎出，黑棋提劫。
第274手，白棋左下打吃四子找劫。
黑棋雙提吃，白棋提劫。
第277手，黑棋右下彎出找劫。
白棋跟長，黑棋提劫。
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