134. 给你们来一个七定王（1/5）

相对于计算机在国际象棋中的胜利，中国象棋的智能程序进展一直落后。

这倒不是中国象棋要比国际象棋难之类的原因，而是因为棋类智能对于大公司来说毕竟只是一种公关手段，没有实际上的营收价值。

“深蓝”取得国际象棋的胜利之后，许多人都认为计算机下棋这事已经差不多到头了，

继续去搞难度差不多的中国象棋费力不讨好，IBM也解散了“深蓝”团队。

唯有围棋确实难度上要高很多，并且很具有挑战性。

一般人们都认为，计算机要在围棋中取胜比在国际象棋等游戏中取胜要困难得多，因为围棋的棋盘太大，下棋点极多，分支因子远多于其他游戏。

并且每次落子对情势的好坏飘忽不定，天堂地狱就在一瞬之间，技术很成熟之后，人们经常可以观察到那种一手棋下掉AI系统百分之六七十胜率的情况。

可以说是“一着不慎满盘皆输”的最好演绎了。

诸如暴力搜索法、Alpha-beta剪枝、启发式搜索的传统人工智能方法在围棋中很难奏效。

不过围棋在西方没什么受众，主要热度还是在东亚三国，因此很长一段时间内没有太多人愿意花时间在这件事情上，这十几年的发展速度中规中矩。

DeepMind投入在这件事情上，很大程度也是机缘巧合。

一方面许多高层都热爱棋类，另一方面可能更加关键，DeepMind的核心成员，两位首席科学家之一的黄士杰在围棋智能上有着很深的积淀和情怀。