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　　  “當然，數據分析只是數據分析，它不可能真正預測未來。但，即使是數據分析的‘偽未來’，也有極大的價值。譬如爛柯圍棋在第五局和第六局利用的李世石的定式思維習慣缺陷，如果李世石意識到並加以修正，他再與爛柯圍棋對弈時，就不會慘到被一次又一次屠龍。”

　　  “回到剛才說過的勝率。”

　　  “爛柯圍棋的勝率預測系統，其實還有數項隱藏數據。”

　　  “第78手之後，後台顯示李世石的勝率瞬間提高到42.2%。說是李世石的勝率，其實它並不是李世石的勝率，李世石的真實勝率從來沒有超過20%。”

　　  第286章 不斷破滅的神話

　　  魏東生：“42.2%勝率是絕對勝率，局限於爛柯圍棋有限認知的絕對勝率。爛柯圍棋假定對手的棋力與它比肩，第78手之後，對方的勝率才能提高到42.2%。也即是說，第78手的致命錯誤對全局影響有限，哪怕對手改換成爛柯圍棋，也難反敗為勝。或許爛柯圍棋這樣判定：前面的數十子布局，它已經在人類棋手都看不懂情況下，悄然無息收割了最少9目的潛在優勢。”  

　　  “李世石的真實勝率有多少呢?”

　　  “爛柯圍棋為李世石創建若干主要數據模型：2010年的李世石數據模型，2007年到2010年的李世石數據模型，巔峰時期的李世石數據模型，加強版李世石數據模型，動態版李世石數據模型，等等。”

　　  “2010年李世石模型，爛柯圍棋李世石2009年5月到2010年5月之間的對弈棋譜，與李世石總資料庫對比，精細分析李世石近期狀態。或許受到去年停職風波的影響，爛柯圍棋判斷李世石棋力近期明顯下滑，頗不在狀態。在四項主要模型之間，2010年李世石模型的勝率最低，哪怕爛柯圍棋第78手錯棋之後，他的勝率也僅有1.3%。”

　　  “2007年到2010年是李世石制霸世界圍棋的巔峰期，這時期的李世石數據模型相對強大。爛柯圍棋第78手錯棋之後，它的勝率提高到4.7%。”

　　  “巔峰時期李世石數據模型，只搜集圍棋界公認的高質量棋局，虛擬塑造一名每次都能下出高質量棋局的李世石。爛柯圍棋78手錯棋之後，它的勝率提高到11.9%。”

　　  “加強版李世石數據模型，大數據分析李世石棋力的進化軌跡，改掉那些容易被屠龍的不完善圍棋理念，並預測他能在某方面取得突破。爛柯圍棋第78手錯棋之後，它的勝率提高到18.6%。”

　　  “動態版李世石數據模型，爛柯圍棋將當前棋局與李世石既往棋譜頻繁對比分析，預測現實中李世石的下一步棋。如果李世石想憑藉經驗中有效其實卻存在漏洞的既往定式贏棋，爛柯圍棋就會在保證勝率同時悄悄設伏;如果李世石在對弈期間有了自我突破，爛柯圍棋立刻紀錄那些良性變化，調用其它計算力資源演算良性變化對加各李世石數據模型的影響。”

　　  “巔峰期數據模型有助於爛柯圍棋理解過去的李世石，加強版數據模型有助於爛柯圍棋理解未來的李世石，動態版數據模型有助於爛柯圍棋理解現在的李世石。爛柯圍棋眼裡的七局對弈，第一局和第二局，李世石完全不在狀態，特別是第二局，狀態沉到谷底;第三局、第四局、第五局，李世石逐漸恢復狀態，回升到巔峰期;第六局，李世石狀態低迷;第七局，李世石狀態極佳，有些自我突破味道。”

　　  “等等，等等。”

　　  “爛柯圍棋比我們想像的更了解李世石。”  

　　  “或許有人會問了，如此針對李世石，爛柯圍棋還是圍棋程序麼?對陣其他棋手，是否需要重新調整數據模型?如果換一名選手，就需要重新調整一次，爛柯圍棋也太機械僵硬了。”

　　  “答案，當然不是。”

　　  “如果死板到那種程度，春秋搜索豈有臉自稱人工智慧?”

　　  “又是加強版李世石數據模型，又是動態版李世石模型，聽起來貌似很複雜。其實在實際運行中，爛柯圍棋非常簡單快捷，所有的所有數據模型，全都無須手動輸入建立。”

　　  “爛柯圍棋有一套完善的數據模型建立方法，只須掃描李世石的既往棋譜，它就能即時生成一系列數據模型。如果授權爛柯圍棋連接網際網路的圍棋資料庫，它還能以“李世石+圍棋”等關鍵字檢索李世石的信息資料，自動提取既往棋譜。也即是說，哪怕對手換作李昌鎬、古力、孔傑等棋手，爛柯圍棋也能快速生成一系列加強版李昌鎬、加強版古力等數據模型。”

　　  “我們說爛柯圍棋是人工智慧，不僅因為它能下贏李世石，征服圍棋神話，還因為它能自動搜集數據、自動處理數據、自動建立數據模型，高效而又針對性分析對手的圍棋理念和圍棋思維。”  

　　  “我們人類棋手在尋找爛柯圍棋的漏洞時，爛柯圍棋也利用大數據分析等前沿技術尋找李世石等頂級棋手的漏洞。”

　　  “爛柯圍棋不可能完美到沒有漏洞，但是我們人類又何曾完美到沒有漏洞呢?”

　　  “只要爛柯圍棋能夠比爛比贏李世石，它就贏定了!”

　　  春秋搜索的爛柯圍棋與三十年記憶里的谷歌alphago，雖然都是圍棋程序，性質卻截然不同。

　　  雖然無法同台競技，魏東生卻相信他親自編程的爛柯圍棋能夠輕鬆秒殺在2017年5月擊敗柯潔版本的alphago，因為它們兩款圍棋程序根本不在同一層次。魏東生以計算機智能生命知識體系俯視深度學習概念，對深度學習的理解遠超谷歌團隊;即使不動用計算機智能生命知識體系黑科技，他的實踐能力也比谷歌團隊強大十倍。