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    世间的一切事物相互之间都存在着联系，不管你承认不承认，这种联系是客观存在的，人类的思维以这种联系作为路径，不管你思考不思考，思维的路径都在那里。

    几年过去了。

    “老爸，您说，会下围棋的阿尔法狗算拟脑智能吗？”快高考的林久浩一直在寻找着林自强说的拟脑智能的例子。

    “不是”老林淡淡的回答。

    “ifthen？”林久浩。

    “要复杂一些”林自强。

    “怎么做到的？”林久浩。

    “穷尽步骤，积累参数比对择优，这个办法比较土，因为需要消耗很大的算力”林自强。

    “什么是穷尽步骤积累参数比对择优呀？”林久浩。

    “当你走了一步棋，计算机就计算所有可能的下一步棋，然后再依据所有下一步棋，再计算它的下一步棋，然后继续穷尽步骤，在这个过程中积累一组设定的参数，通过比对参数择优输出结果，记住择优”林自强强调择优二字，因为人工智能选择不可避免的需要大量‘比对择优’。

    “步骤穷尽的话，叠加计算量会很大的，很消耗计算机的算力，就没有别的好办法了吗？啊~老爸”现在的林久浩已经学会一些编程技巧了。

    “我们知道，一盘棋局每一方最大步数不会大于180步，但是计算机也不用推演过多步数，可能就推演五步、十步、十几步，不过这样也会消耗不少算力的”林自强。

    “就这些吗，还有没有其他的方法”林久浩。

    “有，把历史著名的棋局全部输入计算机，做成样本，然后在比对择优的时候，有样本的下法权重高”林自强。

    “样本就是数据内容吗？”林久浩。

    “不全是，不等同，样本是处理后的数据内容，需要做关键字类的索引，然后做定量定向定性定质等等处理”林自强。

    “老爸，什么是定~定~定~定~定~定~定~的”林久浩继续问。

    “定量就是把内容做成固定大小的范本模型，定向就是规定使用用途，例如围棋名局用于阿尔法狗等围棋类人工智能，定性就是规定正负善恶，例如你持白棋，白棋赢局就是正的，而黑棋赢局就是负的，定质就是制定权重，比较复杂的，还要形成特征码用于索引等”林自强。

    “阿尔法狗怎么会一直赢棋呀？”林久浩。

    “狗会选择胜的一方下法，如果胜的棋局很多，就积起来，用算法让它们择优，择优比对出最优的结果”林自强回答。

    “择优算法是什么？”林久浩。

    “就像用同一个筛子模型筛豆子，把筛出来的豆子积起来，然后调整筛子孔的大小再筛，直到得出最大或者最小的。。。豆子”林自强。

    “您的意思是，狗把历史棋局样本积累起来，选赢局，赢局选赢目多的，选择出最好的？”林久浩问道。

    “对，基础的算法理论模型差不多吧，只是不能按赢目多少选择，而是以权重参数选择”林自强。

    “什么是权重？”林久浩。

    “样本在开始定质的时候就定义权重，例如一盘大胜的棋局，但是这个棋局是因为后期对手走出了一步臭棋导致的。这种棋局，样本库可以放弃采用，但是不能撒谎，所以如果采用的话，可以给它定一个性质，虽然是赢局，但是权重很低，在计算的时候是被筛选出去的”林自强。

    “筛选就是调整阈值，无限IFTHEN。。。。。递归？”林久浩。

    “你现在Python学的不错，编程思路也不错，理解很快呀。不过，对于狗来说，围棋还有中盘胜”林自强

    “中盘胜，不算目数，怎么择优呀？”林久浩。

    “先分叉判断，有中盘胜，且权重合理，就直接选择了”林自强。

    “哦，也是，所以狗一直赢？”林久浩。

    “可以一直赢，除非它样本库里出现臭棋棋局，胜方的下法并不高明”林自强。

    “有这种可能吗？”林久浩。

    “样本都是围棋名局，这种情况的概率很低，而且还有穷尽步骤参数积累的方法，同时配合目数计算，基本不会出现怪异情况的，即使有，后期也会人工修复”林自强。

    “老爸，如果，我说如果，我走出历史没有的招数，狗就不会应对，是不是可以赢阿尔法狗”林久浩略有得意的说。

    老林看了一眼林久浩“你想多了，你要知道，不管你用黑子或白子，你只有50%的主导权，如果你下了一步无效棋，狗都会判定你放弃主动权，狗会按照先手棋去走”。

    “没有懂，老爸，我就是走一步前无古人后无来者的棋”林久浩抬杠上了。

    “例如你开始走在1·19点，历史估计没人走，但是狗会判定你走了无效点，而直接以先手棋下棋”林自强。

    “如果不是开局哪？”林久浩。

    “棋子走的越多，历史棋局越多，狗的命中率越高，如果走到后面，真的出现样本库中没有的，那就模糊计算找相近点，它不是还有穷尽步骤的算法嘛！找一个参数值好的输出就可以”林自强。

    “那相近点也没有哪？”林久浩。

    “你抬杠了，没有怎么了，那就输一局，下回就有了输局，采样择优还有一个原则，不选择输局”林自强。

    “哦，即使输一局，但是狗的样本库会更丰富，对不对？”林久浩。

    “是呀，其实阿尔法狗，把棋谱和一些固定应对等围棋教程也记录为样本，这样比人脑记录的多”林自强。

    “老爸，那是不是我现在用python也可以编这样的程序”林久浩。

    “可以吧，你要用递归穷尽多少步骤？算力消耗太大，如果建立样本库，整理的数据量和工作量都很大，没意义。。。别想了，快高考了”林自强阻止了林久浩。

    “哎~，以后棋手都下不过狗了，就不需要围棋比赛了”林久浩替棋手们叹了口气。

    “久浩，你可不能这么想，包括围棋在内的各种棋类比赛都是考验人脑的，所以比赛都是人与人的较量”林自强。

    “可，人脑比不过计算机呀！”林久浩。

    “没有能比过机器的，跑步跑不过汽车，游泳游不过人造海豚，铁饼标枪哪个有机器扔的远，拳击打的过机器人吗？反而是棋类，是机器人最后超越的比赛领域”林自强。

    “那是不是都不要比赛了”林久浩。

    “体育比赛是发扬人类的体育精神，是人与人的公平较量，引入机器就没有奥林匹克了，体育不只是看结果”林自强。

    “老爸，如果是您，您怎么做人工智能？”林久浩问出了关键问题。

    “你是说狗，还是拟脑”林自强。

    “拟脑狗”林久浩。

    “你可能会失望了，拟脑狗不如穷尽步骤及样本阿尔法狗，除非它长大成人”林自强。

    “为什么？”林久浩。

    “我的拟脑智能理念是建立智能大脑，你知道现在的资料
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