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夠達到頂尖職業棋手的水平，這是整個人工智慧領域一次偉大的突破......”接著解科又展示出一系列繁複的公式、表格，“......它主要利用最佳化過的蒙塔卡洛樹搜尋在左右可能的選擇中選擇一個把握最大的可能......”
解科的這段對大棋渣執行原理的解讀除了少數幾位科技媒體的專業記者外，其他人都聽得雲山霧繞，茫茫然不知所云。
“好了，關於大棋渣的原理解讀我就說道這裡，大家如果有興趣可以在下一期的《nature》上瀏覽更詳盡的論述！下面是自由提問時間！”枯燥的專業問題終於結束了。
聽到這句話記者們精神一振，紛紛舉起手來；“先讓圍棋媒體的記者們提問吧！”呂丘建點了一位胸前掛著某著名圍棋期刊胸牌的記者。
“您好，呂教授、解教授，請問你們如何看待這次大棋渣戰勝古立對於職業圍棋的影響？”第一個問題中規中矩。
“我認為這次的比賽對於職業圍棋沒有太多影響，當初深藍戰勝卡斯帕羅夫也沒有對國際象棋產生不利的衝擊，這次也是一樣的！”呂丘建回答。
“這次大棋渣戰勝古立和之前深藍戰勝卡斯帕羅夫有什麼不同？”
“深藍是使用窮舉法列出了所有的可能，應付國際象棋綽綽有餘；而眾所周知圍棋是幾乎無法窮舉的；大棋渣加入了對局勢的評判，加入了價值網路，並能夠透過深度學習提高自己；上次深藍的勝利是計算力的勝利，這次大棋渣的勝利是人工智慧的勝利！”
“您好，我是韓國的記者，請問大棋渣的棋力現在到了什麼程度？它以後還會繼續和職業棋手比賽麼？它會接受韓國棋手的挑戰麼？”
“我想沒有太多的必要再繼續進行挑戰了！因為透過不斷的自我對局練習，現在大棋渣的棋力已經到了讓天下一先的程度，除非是多人合作，負責人類棋手幾乎不可能獲勝！”
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