甚至有的人還說，這阿法狗已經是打敗了所有的人類了。
不過阿法狗還是用到了很多新技術，比如說神經網路、深度學習、蒙特卡洛樹搜尋法等，這讓使其實力有了實質性飛躍。
米國臉書公司“黑暗森林”圍棋軟體的開發者曾在網上發表分析文章說：“‘阿爾法圍棋’這個系統主要由幾個部分組成：走棋網路、快速走子、估值網路、蒙特卡洛樹搜尋把以上這幾個部分連起來，形成一個完整的系統。
儘管如此，阿法狗還是有一定的缺陷的，所以說於一葉還是將它歸到了第一種人工智慧製作方法當中，也許有很多人會不同意，但是畢竟每個人的想法是不一樣的。
“而另一種是模擬法它不僅要看效果，還要求實現方法也和人類或生物機體所用的方法相同或相類似。遺傳演算法簡稱ga）和人工神經網路簡稱ann）均屬後一型別。遺傳演算法模擬人類或生物的遺傳進化機制，人工神經網路則是模擬人類或動物大腦中神經細胞的活動方式。”
於一葉說著，身後的大螢幕上出現了大量的電影圖片，什麼生化危機的紅後之類的。
生化危機系列電影中的紅後真的是留給人相當深厚的印象，圖片一放出來，所有的人就明白了於一葉在說什麼了。
但是這還不是結束，而是繼續介紹的開始。
“而為了得到相同智慧效果，兩種方式通常都可使用。採用前一種方法，需要人工詳細規定程式邏輯，如果是簡單方便的，那就還好說一些。但是如果需要複雜操作，相應的邏輯就會很複雜按指數式增長），人工程式設計就非常繁瑣，容易出錯。而一旦出錯，就必須修改原程式，重新編譯、除錯，最後為使用者提供一個新的版本或提供一個新補丁，非常麻煩。”
的確，程式設計那也是人工的工作，不可能不出錯，就算是機器，有一個地方出了問題，那也是會出錯的，更何況人不是機器，所以說出錯的可能性就會提高，那就需要多次的檢驗，這樣工作量就會提高。
“如果說我們採用後一種方法時，我們這些程式設計者就要為每一角色設計一個智慧系統來進行控制，這個智慧系統開始什麼也不懂，就像初生嬰兒那樣，但它能夠學習，能漸漸地適應環境，應付各種複雜情況。這種系統開始也常犯錯誤，但它能吸取教訓，下一次執行時就可能改正，至少不會永遠錯下去，用不到釋出新版本或打補丁。”
於一葉說道這裡停頓了一下，周圍靜悄悄的，都在聽著她的敘述，嘴角不自覺的上挑了一下，這就是她想要的效果。
“而我們要想利用這種方法來實現人工智慧，就要求程式設計者具有生物學的思考方法。”
“雖然這個入門難度大一點，但一旦入了門，就可得到廣泛應用。由於這種方法程式設計時無須對角色的活動規律做詳細規定，應用於複雜問題，通常會比前一種方法更省力。”
說到這裡，於一葉終於是停了下來，一堆一堆的理論，為她想要說的事情做了完美的鋪墊。
“所以說，第一種和第二種的人工智慧的創作方式，是有很大的差別的。”
全場靜悄悄的，目光都集中在了於一葉的身上，所有的人都想知道於一葉到底有什麼樣的目的。
翻譯困難
就分享下，不要商用啊
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