为了生存被动的工作，为了更好的生活主动去工作，哪种效率高？
无疑是后者。
既能够满足经济需要，又能获得名誉，基于兴趣富有激情的去工作呢？
也许兴趣和激情有一天会消退，但在消退之前，效率无疑是最高的。会让人不自觉的，忘我的，不知疲惫的，灵感迸发的投入其中……
此刻位于温莎的B实验室，所有科研人员不论白发苍苍已经功成名就的，还是笨拙稚嫩处于学习和积累阶段的，每一个都拿出了平生最大的热情，投入到了“大计划”当中。
牛、剑与B实验室之间的计算机网络架设完成后，一直有个国际象棋体验项目。
之所以选国际象棋，是因为这是如今人工智能领域竞争最激烈的赛道。从74年开始，专门开设了世界计算机象棋锦标赛。
人工智能与人类棋手的对弈，也一直是非常热门的话题。
主要是能够让不同知识背景的人，直观的判断出所谓“人工智能”的智能程度……
世界范围内参与这条赛道的IT公司与实验室非常多，小来小去的不提，比较知名的就有一堆。
老美的Cray Research公司，依靠Cray-1 超级计算机一直处于顶尖水平。
毛子的莫斯科控制科学研究所，第一届世界计算机象棋锦标赛就是他们承办的，并取得了冠军。
还有老美的David Kittinger公司、老美的西北大学，以及77年启动原型机开发， 78年获得北美计算机象棋锦标赛并夺冠，80年获得世界计算机象棋锦标赛冠军的贝尔实验室。
这里面有两个背景要科普一下。
第一个背景。
别看前面那些参与人工智能项目的公司、高校和实验室好像挺厉害似的，但即便是眼下性能最强的，贝尔实验室的“Belle”专用计算机，国际象棋Elo评级也只有2200到2300。
其次是Cray Research对Cray-1 超级计算进行专业优化后的Cray Blitz，有2100到2200。
第三David Kittinger的MyChess，能够达到2000至2100。
而时下的国际象棋顶尖大师们，Elo评分都在2700+。准顶级大师在 2650到2695之间。特级大师的最低标准是 2500分。“大师”的入门标准是2400。
也就是说，时下竞争火热的“人工智能们”，即便是排名第一的“Belle”，距离大师的入门水准，也还有一段距离呢。
第二个背景。
对计算机而言，棋力表现的基础有两个，算力和数据库。
前者决定了单局落子时限内的搜索深度，说白了就是每次落子前能算出后面多少步棋路发展。
时下人工智能的算力，硬件基础加上软件优化，普遍在 8至9层左右。
贝尔实验室的“Belle”，依靠PDP-11/23 加LSI-11处理器，再加上多块专用定制电路板。采用混合架构和硬件加速技术，能达到10层+。
具象一点，每秒钟能够比对约16到18 万个局面，是所有竞争对手中最快的。
这并不是一个稳定结果，具体表现要结合棋面的复杂程度。而且，国际象棋标准赛中，每局就时间分配而言分三个区段。每个区段留给人和计算机思考的时间都不一样。
而人类顶尖大师，能够稳定达到12到13层。状态特别好时，甚至能达到14层。
这也是个波动值。毕竟人类身体的客观条件决定了，时时刻刻都要面临多维度的干扰和影响……冷了热了、饥了饱了、有尿了憋屎了，后背有点刺挠，苦茶子有点勒沟子……
女朋友劈腿了，五岁的女儿早恋，十五岁的儿子又尿床，观众席有人咳嗽……哪来的臭鸡蛋味儿……诶？内妞儿真漂亮……
至于数据库，贝尔实验室的“Belle”内置了二十八万套局面的开局库，是眼下赛道内所有计算机中最高的。
艾兹格一帮人早就想好了，“悟空”想要真正取得业内认可，最佳的捷径就是参加世界计算机象棋锦标赛，以及战胜知名人类棋手。
但那这三个月之前的想法，和制定的初步计划。所有人都认为，需要很长的时间做准备。
因为，“悟空”和现有的所有“人工智能”都完全不同的。
聚焦于国际象棋这一点，现有的“人工智能”知识获取，完全依赖人类专家编码的规则和棋理。依托专用的“棋类计算器”执行，算法与硬件深度绑定国际象棋问题。
这种“人工智能”，无法应对人类未编码的复杂局面，需要专家持续更新规则库。
而“悟空”依托的算力单元，硬件层面没有针对国际象棋做任何专项优化，也没有做优化的计划。
软件层面，将国际象棋的基本规则“教”给它，然后通过两种方式进行强化。
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