人類掌握計(jì)算機(jī)的最后堡壘之一是圍棋游戲-最好的人類玩家輕松擊敗最好的圍棋引擎。

這主要是因?yàn)镚o引擎的工作方式。這些機(jī)器搜索所有可能的動(dòng)作以找到最強(qiáng)的動(dòng)作。

盡管這種蠻力方法在草稿和國(guó)際象棋中效果很好，但在Go中效果不佳，因?yàn)樵谄灞P(pán)上可能有很多職位。在吃水情況下，董事會(huì)職位數(shù)量約為10 ^ 20;在國(guó)際象棋中是10 ^ 60。

但是在Go中，它是10 ^ 100，這遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了宇宙中粒子的數(shù)量。即使對(duì)于功能最強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)，搜索所有這些內(nèi)容也不可行。

因此，近年來(lái)，計(jì)算機(jī)科學(xué)家已開(kāi)始探索另一種方法。他們的想法是使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)找到最有力的下一步評(píng)估板。那解決了搜索的問(wèn)題。但是，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)尚未達(dá)到優(yōu)秀業(yè)余玩家甚至最佳的基于搜索的Go引擎的水平。