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第297章 一万小时[2/3页]

　　死咬牙坚持着。

　　对着砧板切肉谁都会，但能够每一次切肉都在思考纹路，甚至事后还补充知识避免前人弯路的，则少之又少。

　　人类在作决策的时候，有两个判断系统，经验系统与分析系统。

　　经验系统自动运转，仿佛开着自动驾驶般，省去油门与刹车，占用精力很少。

　　分析系统则需要自身对复杂的信息进行处理，然后再根据理性进行分析，耗费精神大。

　　因而大多数情况下，经验系统为分析系统提供者“直觉”、“印象”、“意愿”、“态度”。

　　偏偏，人类或者说万物天生就是懒惰的生物。

　　天生倾向于省事。

　　林奇也清楚，他本能就是倾向于靠经验和个人直觉作判断，通过经验系统避开需要大脑费神费力思维的分析系统。

　　所以后来林奇一直刻意的进行“训练”。

　　并非说他下意识让自己多思考不依赖经验，反而是训练他的“经验系统”，通过无数次的“分析”来训练出真正接近全面的“经验系统”。

　　然而，主动的训练终究太慢。

　　林奇看着满目苍夷的地面，尽管这些原魔都躺着任由他屠杀，但林奇的这种“刻意”训练，终究太慢了。

　　一个路边的大台北奶茶店终究只能养活一家几口，可是当它变成连锁时，得到的便可能是数十上百亿的估值。

　　木工卖一张“椅子”，所生产的量终究突破不了一天24小时的极限。只有无形的“软件”才能够将边际成本下降到零，实现真正的财富积累。

　　正如前世的AlphaGo之所以能成为围棋之神，本质上的神经网络与搜索算法便是一种“训练”。

　　15年10月，AlphaGo5:0击败了欧洲围棋冠军樊麾。

　　16年03月，AlphaGo4:1击败了前世界冠军李世石。

　　17年01月，AlphaGo改版程序“Master”完成六十连胜，横扫所有中日韩顶尖高手。WwW.XiaoShuo530.com

　　17年05月，AlphaGo3:0击败了世界排名第一的中国选手柯洁。

　　当时关心局面的林奇，内心还保有着人类依旧有胜利希望的幻想，认为人类顶尖棋手如果得到AlphaGo的长期训练，定然能够再度拔尖。

　　一直到当年，他听到了另一个消息——

　　17年10月，一个全新的变种AlphaGoZero，完全摆脱过往所有的人类对局，只有基本的下棋规则后自己以一台带着4个TPU的机器从零开始通过机器学习，

　　3小时，AlphaGoZero成功入门围棋。

　　36小时，AlphaGoZero摸索出所有基本重要围棋知识，100:0击败战胜李世石的AlphaGov18版本。

　　21天，AlphaGoZero达到了Master水平。

　　40天，AlphaGoZero对战Master的胜率达到90%。

　　40天，2900万局围棋便实现了人类两千年都未曾出现的围棋界独孤求败！

　　机器，某种程度而言比人类更为可靠。

　　林奇深刻明白这一点，倒也不是人类比不上机器。

　　而是人类的性能尤其是ALU模块至今依旧完虐计算机，甚至那耗能更是无解。

　　然而数万年下来，人类终究只是进化了算术逻辑单元，至于主存寄存器、

　　不是人类笨，是性能不达标，人类的ALU远超完虐计算机，然后就没了，几万年的进化，人类只进化了ALU，像主存寄存器闪存IO总线这些都还是万年之前的老古董，自然比不上计算机了。

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