主题：人工智能挑战围棋即将成功 -- 陈经

所谓遇弱者弱，遇强者强。说明一个问题就是AlphaGo的算法有初值依赖，也就是利用对弈者的当前步做路径优化的初值。水平越高下子越好，最终算法计算的结果越好，应子就越好。

下无理子对只单纯记忆棋谱的算法有用，对AlphaGo的算法可能无用。因为在算法中为了减少初值依赖，为了增加多样性，需要做扰动，这些扰动实际就是无理子。对手下无理棋实际是帮助AlphaGo减少初值优化、避免算法陷入局部优值。

深度学习算法在大数据计算平台下是广度与深度并行计算的，计算量惊人，但还是能够计算的。它的计算节点在目前技术条件、算法水平上可以达到10亿个节点或以上，能够接近或超过人类的神经元。不要小看它的计算能力。