AlphaGo没有研习人类的古谱,也没有拜师学艺,更不需要什么玄妙的顿悟。
AlphaGo只是通过大量对弈来不断优化自己的算法,仅用了短短几年,就达到了人类棋手穷尽一生也无法企及的境界。
2015年10月,AlphaGo首次击败欧洲围棋冠军范廷钰;
2016年3月,AlphaGo以4:1战胜世界顶级职业棋手李世石;
2017年5月,AlphaGo以3:0击败了当时人类最强的围棋宗师——柯洁。
AlphaGo的例子完美诠释了:当计算能力达到一定程度时,可以突破人类经验和直觉的限制,达到更高的境界。
这正好可以类比到慕北的情况——通过提升「生物计算机」的性能,直接实现了技法境界的跨越式提升。
那些武道天才们苦修数年,也许能偶有顿悟,让招式更进一层。
但慕北不同,「生物计算机」就像一台另类的AlphaGo,能在瞬间模拟分析无数的战斗场景,将每个微小动作都优化到极致。
不需要什么顿悟,纯靠算力硬堆,就能将近战技巧推演到一个匪夷所思的境界。
那些在常人眼中需要积累一生的武学感悟,在优化算法和硬堆算力的推演下,不过是一个个可以被瞬间求解的数学方程。
慕北甚至能感觉到,只要自己现在去试炼场随便练上几分钟,让「生物计算机」获取更多实战数据,「近战专精」的等级恐怕还会继续暴涨。
毕竟,对于一台「生物计算机」来说,所谓的技法能力的提升,不过是优化算法与堆叠算力后,会必然得到的结果罢了。
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