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然后用另外两个概率工具统计某种局面有多大概率胜利，以及某一手有多大概率导致这种局面。
然后它就开始用这三个工具自己跟自己下，不断推演计算下一步。
我们知道，围棋可能的局面数量比宇宙中的原子还多。
阿尔法狗那么强大的计算硬件也不可能暴力穷尽所有局面。
所以还要有第四个工具，作为框架支撑前三个：含有随机猜测的搜索算法，用有限的计算量倒推搜索，搜出获胜概率最高的下一手。
“完了。
就这么简单。
搞ai的人给这些工具取了各种酷炫的名字，深度学习卷积网络、估值策略函数、蒙特卡洛树，等等。
不是我们想蒙人。
这些概率学工具，你没有相关专业博士学位就没法理解它们的道理和窍门。
总得有个名字吧——但它们的实质就是这么简单粗暴。
“所以当时那些又懂点ai、又会下棋的人就不高兴了，比如说我。
这不是下围棋，我们下棋时想的不是这些。
我们脑子里是定式、外势、实地、死活、棋型、轻重、缓急等等，一座逻辑和直觉交织而成的宫殿，无限复杂，无限美丽。
这个最精妙的游戏被阿尔法狗变成了反复掷骰子，只因为它的记忆力和计算力超过我们亿万倍。
“2029年春节，我坐下想了十分钟，就抽了自己一巴掌。
十二年前太无知了！
阿尔法狗当然会下棋！
实际上，我们每个人开始学棋的时候下法都跟它相同。
我们先看别人下棋。
然后有样学样，把第一子下在角上，并不知道为什么。
然后学‘金角银边草肚皮’。
这就是最简单的估值函数。
然后学定式。
这是统计优化之后的模仿，概率已经被定式书预先计算过了。
然后学死活，这是带分支树的自我应对推演。
阿尔法狗用什么工具，我们就用什么工具。
这就是围棋最本源的下法。
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