“古杰又投了！”刘文骁一脸的兴奋。
尽管还在元旦假期，但柚子科技办公室里的人几乎一个都不少，在古杰投子认负的时候，都发出了兴奋地欢呼声。
不错，节假日自主加班，还一分钱加班费都不用给，赚了赚了。
刘文骁不懂围棋，规则都只是一知半解，但这一次参与到了橘子大模型0.12在对抗网络中的数据增强工作，看到橘子两次干净利落的战胜当今围棋第一人，刘文骁同样感觉与有荣焉。
“是啊，又投了。”华泽成一脸唏嘘，脸上的表情非常复杂。
和刘文骁不同，华泽成算是半个围棋爱好者，有时也会看看棋谱什么的。
越是爱好者，越明白这一战意味着什么。
继国际象棋之后，人类在棋牌类游戏的最后一块根据地、代表人类智力之巅的——围棋，终于被人工智能打破了。
这也意味着，在不远的未来，可能会有越来越多的领域，人类会被人工智能所取代。
会不会有一天，本身人类这个物种，都会被ai所取代？
华泽成突然发现，自己这个搞人工智能的人，每天魂牵梦萦的希望创造出强人工智能的ai研究者，真的亲手孵化出一个人工智能并眼睁睁看着它在人类最擅长的领域击败人类时，自己的第一反应居然并不是兴奋，而是恐惧。
“华老师，你发现了吗？橘子在对抗网络自我对弈训练和实际比赛中，所用的决策与搜索机制，并不是mcts，却并没有面临维度爆炸和计算资源的限制？”
mcts是蒙特卡洛树搜索，是在十年前提出的一种用于决策过程的启发式搜索算法，特别适用于棋类游戏。
几乎所有做人工智能研究的人都清楚，如果有一个人工智能可以在围棋领域击败人类，那一定要用mcts，否则计算机的算力根本无法满足19*19的棋盘变化。
现在很多深度学习的算法，mcts是其中很重要的组成部分。
在办公室狂热的气氛中，陆偲脸上的表情仍旧很冷静，眼睛紧盯着屏幕，分析着这两轮对局中橘子大模型所采取的分析决策机制到底是怎么做出的。
听到陆偲的疑问，华泽成回过神来，弯腰看了一会儿：“确实如此，橘子的决策机制似乎要更加直接，并没有针对每一步进行整局计算模拟，而是提前预设了一个概率。再根据这个概率进行切块计算，可以大大降低计算量。”
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