中午。
中國棋院。
外麵已經被記者裏三層外三層的圍滿了！
電視台的，報社的，網絡媒體的，如今的中國棋院已經成為了全國關注的焦點和輿論的最中心，甚至其他日韓國家也在看著中國棋院的一舉一動，畢竟，整個亞洲的圍棋水平，還是共和國第一的，世界排名前十的棋手，有一半都是共和國人，剩下的才是日-本韓-國的其他選手！
“單院長在嗎？”
“向榮九段在不在？”
“我是央視的，能不能接受一下采訪？”
“我是京城電視台的，想采訪一下長河九段！”
“如果信二九段輸了，咱們會出戰嗎？”
“請問向榮九段有信心取勝嗎？”
棋院快被擠爆了！
“請稍等！”
“老師們在開會！”
“別擠，稍等一下！”
幾個工作人員忙前忙後地招待記者媒體。
裏麵。
幾十個職業棋手們圍在那裏，臉色都不太好看，在陳瑛的複盤和向榮九段與李義九段的解說分析下，眾人終於看完了peter和陳池九段的那兩盤對弈，結果，全都有些被那peter的“智力”嚇住了！
徐晗八段驚道：“這太誇張了！”
“他真的會思考！”田偉偉麵無血色！
胡亮七段不信，“不可能！”
李義九段吸氣道：“但隻些落子，隻有人可能下出來，機器是不可能下的出來的，這個人工智能怎麽做到的？這絕不是簡單的大數據模仿！”
“信二九段能贏嗎？”
“不知道啊！”
“現在大家都懵了！”
“是啊，誰對這個peter都一無所知！”
“咱們對它了解的太少了，而它通過一些網絡上和電視上的數據，對其他世界級的棋手卻了若指掌！”
“它工作原理到底是什麽啊？”
“它怎麽可能這麽智能？”
眾人都很不可置信！
在這兩局棋中，他們看到了很多可怕的東西，甚至讓人有些不得不相信，這個人工智能似乎真的和人類一樣會思考，而且比人類思考的要更加細致，考慮的更加全麵！這就太嚇人了！
……
家裏。
午飯吃完了。
張燁給吳則卿打了一個電話。
張燁問：“圍棋界遇到麻煩了？”
老吳嗯了一聲，“我爸去中國棋院了，在緊急商討對策，如果信二九段能贏還好說，如果信二九段也輸了，那就真麻煩了，現在棋院那裏也兩眼一抹黑，peter的數據和運作模式都沒有公布，誰都不清楚它是個什麽機器，現在是敵人在明，我爸他們在暗，所以很不好弄。”
聞言，張燁說道：“如果是這件事的話，我倒是清楚一點。”
“哦？”老吳道。
張燁想了想，說道：“這樣，我給你發一些我對這個人工智能的了解，不一定對，但能供你們參考一下。”
老吳道：“好，我傳給我父親。”
掛了電話，張燁先上網找到了陳池九段和peter的對局，研究了很久，然後才大概有了個數兒。
三妹妹推門進來了，“咦，哥，幹嘛呢？”
張燁一邊笑著打字，一邊道：“寫個東西。”
“你不是休息半個月不工作了嗎？”大妹妹也進屋了。
張燁說道：“嗨，給人幫個忙。”
……
中國棋院。
單東河在接受采訪。
向榮九段把采訪推了，扔在坐在那裏研究這peter和陳池九段的棋局，時而搖頭，時而皺眉。
那邊。
吳長河接了一個電話。
“閨女，我這兒正忙呢。”
“爸，給你傳了份資料，你看看。”
“什麽資料？”
“小燁整理的關於peter的工作原理。”
“他？他知道什麽啊！”
“你先看看吧。”
“資料可靠嗎？”
“你忘了小燁幹什麽的了？人家可是世界級的數學工作者，電腦程序這種東西，都是從數學二進製來的，您說可靠嗎？在這一塊，他才是專業的，聽一個世界數學家的研究，總比一群圍棋選手研究出來的東西要強吧？”
“行了，我看看吧。”
掛了線，吳長河就拿手機接收了文件。
不多時，單東河迴來了，應付幾十個記者媒體，讓他十分疲憊，因為他真的無法給出一個結論。
人又湊在一起了。
吳長河突然道：“來，都看看這個！”
“啊？”
“什麽東西？”
“長河老師，怎麽了？”
眾人都看過來。
吳長河說道：“有人給了我一份關於那個p什麽的東西的工作原理。”他把東西給了弟子田偉偉，“放屏幕上給大家看。”
田偉偉立即道：“好的！”
眾人半信半疑。
“工作原理？”
“有人分析出來了？”
“是真的嗎？”
“這也太快了吧？”
單東河也眼睛一亮，趕緊大步上去，“吳哥，是誰發來的？”
吳長河撇了撇嘴，“你別管是誰了，反正是個搞數學工作的。”
屏幕很快打出來了！
眾人全部看去！
向榮也抬起頭！
peter。
這是一款圍棋人工智能程序。
主要包括4個部分：
1.走棋網絡（policywork），給定當前局麵，預測采樣下一步的走棋。
2.快速走子（fast-rollout），目標和1一樣，但在適當犧牲走棋質量的條件下，速度要比1快1000倍。
3.估值網絡（valuework），給定當前局麵，估計是白勝還是黑勝。
4.蒙特卡羅樹搜索（monte-carlo-tree-search，mcts)，把以上這三個部分連起來，形成一個完整的係統。
它的主要工作原理是深度學習。深度學習是指多層的人工神經網絡和訓練它的方法。一層神經網絡會把大量矩陣數字作為輸入，通過非線性激活方法取權重，再產生另一個數據集合作為輸出。這就像生物神經大腦的工作機理一樣，通過合適的矩陣數量，多層組織鏈接一起，形成神經網絡‘大腦’進行精準複雜的處理，就像人們識別物體標注圖片一樣。它有兩個“大腦”，是通過兩個不同神經網絡“大腦”合作來改進下棋。這些大腦是多層神經網絡跟那些圖片搜索引擎識別圖片在結構上是相似的。它們從多層啟發式二維過濾器開始，去處理圍棋棋盤的定位，就像圖片分類器網絡處理圖片一樣。經過過濾，13個完全連接的神經網絡層產生對它們看到的局麵判斷。這些層能夠做分類和邏輯推理。
第一大腦：落子選擇器（move-picker）。
第二大腦：棋局評估器（position-evaluator）。
等等等等！
兩千字的研究分析，好像一個科研項目書，太專業了！
眾多職業棋手們都看傻了，好多專業性的單詞和詞語，他們甚至都看不懂，隻能靠蒙，但大致也理解了peter到底是個什麽東西！
向榮九段驚愕道：“這是誰寫的？”
院長單東河也道：“吳哥，你還認識這種高人？到底哪位數學家啊？”
“你管是誰呢。”吳長河反正看不懂這些東西，“你就說有沒有用吧？”
“當然有用！”陳瑛是最激-動的，她不但是個頂尖女棋手，還是個學霸，她是正兒八經清華數學係的學生，“這份分析資料太重要了！這已經把peter的運作模式都曝光了！如果這是真的，這個人工智能絕不是老美吹噓的那樣會思考，它根本不會思考，隻是讓人以為它會思考而已，它的核心還是數據處理！”
兩個“大腦”？
深度學習？
終於知道了！
終於知道這個peter的真麵目了！
中國棋院。
外麵已經被記者裏三層外三層的圍滿了！
電視台的，報社的，網絡媒體的，如今的中國棋院已經成為了全國關注的焦點和輿論的最中心，甚至其他日韓國家也在看著中國棋院的一舉一動，畢竟，整個亞洲的圍棋水平，還是共和國第一的，世界排名前十的棋手，有一半都是共和國人，剩下的才是日-本韓-國的其他選手！
“單院長在嗎？”
“向榮九段在不在？”
“我是央視的，能不能接受一下采訪？”
“我是京城電視台的，想采訪一下長河九段！”
“如果信二九段輸了，咱們會出戰嗎？”
“請問向榮九段有信心取勝嗎？”
棋院快被擠爆了！
“請稍等！”
“老師們在開會！”
“別擠，稍等一下！”
幾個工作人員忙前忙後地招待記者媒體。
裏麵。
幾十個職業棋手們圍在那裏，臉色都不太好看，在陳瑛的複盤和向榮九段與李義九段的解說分析下，眾人終於看完了peter和陳池九段的那兩盤對弈，結果，全都有些被那peter的“智力”嚇住了！
徐晗八段驚道：“這太誇張了！”
“他真的會思考！”田偉偉麵無血色！
胡亮七段不信，“不可能！”
李義九段吸氣道：“但隻些落子，隻有人可能下出來，機器是不可能下的出來的，這個人工智能怎麽做到的？這絕不是簡單的大數據模仿！”
“信二九段能贏嗎？”
“不知道啊！”
“現在大家都懵了！”
“是啊，誰對這個peter都一無所知！”
“咱們對它了解的太少了，而它通過一些網絡上和電視上的數據，對其他世界級的棋手卻了若指掌！”
“它工作原理到底是什麽啊？”
“它怎麽可能這麽智能？”
眾人都很不可置信！
在這兩局棋中，他們看到了很多可怕的東西，甚至讓人有些不得不相信，這個人工智能似乎真的和人類一樣會思考，而且比人類思考的要更加細致，考慮的更加全麵！這就太嚇人了！
……
家裏。
午飯吃完了。
張燁給吳則卿打了一個電話。
張燁問：“圍棋界遇到麻煩了？”
老吳嗯了一聲，“我爸去中國棋院了，在緊急商討對策，如果信二九段能贏還好說，如果信二九段也輸了，那就真麻煩了，現在棋院那裏也兩眼一抹黑，peter的數據和運作模式都沒有公布，誰都不清楚它是個什麽機器，現在是敵人在明，我爸他們在暗，所以很不好弄。”
聞言，張燁說道：“如果是這件事的話，我倒是清楚一點。”
“哦？”老吳道。
張燁想了想，說道：“這樣，我給你發一些我對這個人工智能的了解，不一定對，但能供你們參考一下。”
老吳道：“好，我傳給我父親。”
掛了電話，張燁先上網找到了陳池九段和peter的對局，研究了很久，然後才大概有了個數兒。
三妹妹推門進來了，“咦，哥，幹嘛呢？”
張燁一邊笑著打字，一邊道：“寫個東西。”
“你不是休息半個月不工作了嗎？”大妹妹也進屋了。
張燁說道：“嗨，給人幫個忙。”
……
中國棋院。
單東河在接受采訪。
向榮九段把采訪推了，扔在坐在那裏研究這peter和陳池九段的棋局，時而搖頭，時而皺眉。
那邊。
吳長河接了一個電話。
“閨女，我這兒正忙呢。”
“爸，給你傳了份資料，你看看。”
“什麽資料？”
“小燁整理的關於peter的工作原理。”
“他？他知道什麽啊！”
“你先看看吧。”
“資料可靠嗎？”
“你忘了小燁幹什麽的了？人家可是世界級的數學工作者，電腦程序這種東西，都是從數學二進製來的，您說可靠嗎？在這一塊，他才是專業的，聽一個世界數學家的研究，總比一群圍棋選手研究出來的東西要強吧？”
“行了，我看看吧。”
掛了線，吳長河就拿手機接收了文件。
不多時，單東河迴來了，應付幾十個記者媒體，讓他十分疲憊，因為他真的無法給出一個結論。
人又湊在一起了。
吳長河突然道：“來，都看看這個！”
“啊？”
“什麽東西？”
“長河老師，怎麽了？”
眾人都看過來。
吳長河說道：“有人給了我一份關於那個p什麽的東西的工作原理。”他把東西給了弟子田偉偉，“放屏幕上給大家看。”
田偉偉立即道：“好的！”
眾人半信半疑。
“工作原理？”
“有人分析出來了？”
“是真的嗎？”
“這也太快了吧？”
單東河也眼睛一亮，趕緊大步上去，“吳哥，是誰發來的？”
吳長河撇了撇嘴，“你別管是誰了，反正是個搞數學工作的。”
屏幕很快打出來了！
眾人全部看去！
向榮也抬起頭！
peter。
這是一款圍棋人工智能程序。
主要包括4個部分：
1.走棋網絡（policywork），給定當前局麵，預測采樣下一步的走棋。
2.快速走子（fast-rollout），目標和1一樣，但在適當犧牲走棋質量的條件下，速度要比1快1000倍。
3.估值網絡（valuework），給定當前局麵，估計是白勝還是黑勝。
4.蒙特卡羅樹搜索（monte-carlo-tree-search，mcts)，把以上這三個部分連起來，形成一個完整的係統。
它的主要工作原理是深度學習。深度學習是指多層的人工神經網絡和訓練它的方法。一層神經網絡會把大量矩陣數字作為輸入，通過非線性激活方法取權重，再產生另一個數據集合作為輸出。這就像生物神經大腦的工作機理一樣，通過合適的矩陣數量，多層組織鏈接一起，形成神經網絡‘大腦’進行精準複雜的處理，就像人們識別物體標注圖片一樣。它有兩個“大腦”，是通過兩個不同神經網絡“大腦”合作來改進下棋。這些大腦是多層神經網絡跟那些圖片搜索引擎識別圖片在結構上是相似的。它們從多層啟發式二維過濾器開始，去處理圍棋棋盤的定位，就像圖片分類器網絡處理圖片一樣。經過過濾，13個完全連接的神經網絡層產生對它們看到的局麵判斷。這些層能夠做分類和邏輯推理。
第一大腦：落子選擇器（move-picker）。
第二大腦：棋局評估器（position-evaluator）。
等等等等！
兩千字的研究分析，好像一個科研項目書，太專業了！
眾多職業棋手們都看傻了，好多專業性的單詞和詞語，他們甚至都看不懂，隻能靠蒙，但大致也理解了peter到底是個什麽東西！
向榮九段驚愕道：“這是誰寫的？”
院長單東河也道：“吳哥，你還認識這種高人？到底哪位數學家啊？”
“你管是誰呢。”吳長河反正看不懂這些東西，“你就說有沒有用吧？”
“當然有用！”陳瑛是最激-動的，她不但是個頂尖女棋手，還是個學霸，她是正兒八經清華數學係的學生，“這份分析資料太重要了！這已經把peter的運作模式都曝光了！如果這是真的，這個人工智能絕不是老美吹噓的那樣會思考，它根本不會思考，隻是讓人以為它會思考而已，它的核心還是數據處理！”
兩個“大腦”？
深度學習？
終於知道了！
終於知道這個peter的真麵目了！