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葉凡的這套“千里江山圖”的學習運算邏輯，幾乎是領先了海外友人近乎一個世紀之多。

如果非要用一個例子來證明的話，那麼國際象棋棋盤上能夠產生的不同，可能大約是10的46次方，而圍棋卻有10的170次方左右。

兩者對比相當於，你考試前所複習的範圍，以及這一次考試的範圍這麼大的區別。

而無論是什麼玩意，要考驗算力，以及學習運算邏輯，以及互動能力等等方面，繞不過去的一個坎就是“棋”。

你棋子能下好了，能隨機應變了，那麼你的這套運算邏輯就不會太弱，至少也是頂級的存在。

而所謂的人工智慧的“情緒化”，“懂感情”等方面，根本就離不開最底層的運算邏輯，而最底層的運算邏輯，也繞不開“棋子”這玩意。

這是一個必經之路，沒得繞道而校

你的人工智慧下不了棋，那麼它就是“人工智障”，如果你的人工智慧只會下棋，那麼它還是“人工智障”。

所以這個時候，葉凡的“千里江山圖”演算法的優勢就完全體現出來了。

比方，你家到火鍋店，有ABC三條未知的路同時出發300人，每條路走100人。

假設半時內，那麼走A路的人是最快到達的，那麼A路則是條好路。

當然了，如果路口越多，分析就會更加的複雜，但放出的人越多，結果就越精確。

相比一條路走到黑的窮舉法，葉凡的這種搜尋演算法，讓其大大前進了一步，而且起源還會進行深度學習，讓其啃下了大量網上的歷史遺留資料。

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