里面是讨论最近各种被人们讨论的AlphaGO 说法的怀疑，简言之就是对
AlphaGO泼冷水。 内容包括AlphGO是否
可以适用于所有棋类，以及AlphaGO是否
真的具备我们人类这种直觉反应的创造力
等，十分有趣。
http://sports.sina.cn/others/qipai/2016-03-16/detail-ifxqnskh0869036.d.html?fr
另外，深蓝之父Murry Cambell 也对此次
AlphaGO的表现发表了看法。
http://m.news.sina.com.tw/article/20160316/16428373.html

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牠会说:请多多指教吗??

坦白讲深蓝跟AplhaGO是不一样的逻辑,深蓝只不过是将西洋棋的规则写进去,再用CPU运算,但AlphaGO是用算法两者级数差很多

楼上的要不要先去了解“算法”的定义？你所谓的用 CPU 运算本身就是算法了

本人就用过类神经网络,深蓝根本没自我学习能力两者在程度上差十万八千里

平心而论..深蓝当年赢的非常有争议性，当比赛完成后IBM赶紧把电脑拆了，再也没有后续发展，可见当年凭借的是暴力式硬件规格，至于后来的华生上益智节目击败人类，那又是和深蓝截然不同的方式

AG 以严格定义下到底算不算人工智能其实也可以讨论

讲的好像alpha用的硬件规格不暴力alphago的硬件规格可以让深蓝升天几万次好吗提硬件根本搞笑的

重点不在于硬件 是算法不同 深蓝是最蠢的暴力法 至于暴力法算不算算法...应该算吧?我不太确定

暴力破解也很困难的 又不是说给你硬件你就办的到..

算吧，BFS，DFS算法课都有教

算法 https://en.wikipedia.org/wiki/Algorithm我想 winall 你想讲的是别的东西，算法包含范围很广写个 for loop 来印出九九乘法表也是一个算法跟有没有自我学习能力根本完全没关系

深蓝就硬算啊 能解决问题的方法就是好方法alphago的硬件比当年的深蓝还强很多 只是问题也更难你硬件能力容许穷举的时候何必拐弯抹角?

都是算法 只是彼此的方法不同而已而且要使用深度学习 基本上都是分布式 需要硬件程度更高

确实 现在一张鲁A牌显卡运算能力就有当年深蓝百倍了

不要小看深蓝, 后来的改进都是在改进计算效率方面单机的硬算能力还是比不上深蓝(现在上高阶 Xeon 有机会不过硬件小型化以后的商业用途应该还是比较重要)

深蓝不算AI，但他还是靠算法运作

东西很不一样， 有深蓝样的计算， 2, 3, 4, 5 盘都会差很多 硬算all cases at least 40 moves deep, 小李会更惨

AI本来就没有明确定义 对1960年的人来说你家的导航会说话 就是吓死人的AI