就像哈萨比斯指出的一样：横盘上存在的变化比宇宙中的原子还要多。
在使用一种被称为蒙特卡罗树搜索的技术后，像Crazystone这样的系统能够脱颖而出，结合其他技术，系统可以缩小必须分析的步数的范围，最终他们可以战胜一些围棋高手——但不能战胜最顶尖的棋手。
2、局面形式判断
在顶尖棋手中，每一手棋更具直观性。
棋手可能会告诉你，要基于盘中的棋形和局势来决定下一步棋着（棋手思维），而不是仔细分析盘上每个点可能的后续变化（系统思维）。
‘好的选点看上去就觉得很棒，就像遵循着某种美学一般。’同时也是一名棋手的哈萨比斯说，‘历经数千年依然是一个迷人的游戏，或许这就是它的魅力所在。’
但是，随着2014年让步至2015年，包括爱丁堡大学团队，Facebook团队以及DeepMind团队在内的研究者们，开始将深度学习应用于围棋研究。
这个想法是利用技术来模仿下棋时所需要的‘人类直觉’。‘围棋是隐式的，且都是模式匹配（一种算法）’哈萨比斯说：‘但这正是深度学习的优势所在。’
3、自我增强
深度学习依赖于所谓的神经网络——一种硬件和软件网络，类似于人脑中的神经元。
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