人类国际象棋选手，不论世界排名多少，都已经不可能战胜大迭代后的“悟空”了。

没错，是大迭代。

曲卓上次来时，对“悟空”的算法和知识库进行了全面优化，随后艾兹格等人用曲卓提供的电子束光刻机和耗材，批量制造出了初始设计的，采用1.5微米制程，主频达到20M的RISC79芯片和附属协处理器单元。

并根据工程机积累的经验，完成了一个标准八单元联机算力集群。并正式名为“奥丁 RISC79”。

测试结果是，运算速率高达1024MFLOPS。

直观一点，10.24亿次浮点运算每秒。

不够直观？

97年由IBM推出，击败了当时国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫的超级计算机深蓝（Deep Blue）算力为11.38亿次。

深蓝

单看运算速率，“深蓝”要高一些。但“深蓝”使用的是基于人工打分表和预设规则的α-β 剪枝算法。

“悟空”摒弃了人工打分表，通过自学习神经网络，基于知识库的辅助，在不断的自我对弈积中，累积达成赢棋目标条件的“经验”。

太抽象了？

抛开所有的如复杂，举个最直观的例子，人类经典的“弃车砍象”，就是所谓的弃子攻杀。

α-β算法会因“丢车失去5分，吃象得到3分，判定这一操作净亏2分，从而放弃这个棋路。

这一问题是普遍存在的，早期但凡涉及到与“电脑”对局的游戏，都会出现只要威胁到“电脑”的重要单位，哪怕它距离胜利已经十分近了，也会立即进入防守状态。

虽然游戏各有不同，但基础逻辑都是一样的。

但悟空在同一棋局下，通过“学习”积累的经验知道，弃车后能打开对手王翼，后续只要三步就能杀王。

也就是说，悟空能从全局和动态的角度，评估弃子的价值。

它能“看到”，弃车后赢棋概率从百分之三十提升到百分之九十九。因此，会主动选择弃子棋路，从根本上解决了传统算法不会弃子和怕丢子的“短视”问题。

“深蓝”是依靠算力碾压，战胜了卡斯帕罗夫。“悟空”在拥有强大算力的基础上，还拥有全局性的动态决策能力。