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“这个我要想一下。”
申教授又将棋摆回了最初的样子,然后来来回回走了几次。
国际象棋的每一步都牵扯到计算,所以申教授进展的很慢,但楚孑和陆晓都不
着急,没有人催促他。
半个多小时之后,申教授摇头:“我认为似乎没有别的走法的可能性了,刚刚我走的就是最优解。”
陆晓和楚孑点头,申教授又补充道:“当然了,国际象棋和所有棋类运动一样,也要看对手的水平和运气,所以也没有定数。”
二人表示了解。
可经过申教授的解读,他们更迷惑了——鲁可留下这样一副棋局,到底是什么意思呢?
申教授在这时候忽然问道:“你们知道alphago吗?”
陆晓回答:“知道,是那个下围棋的ai选手吗?”
“是的,它也曾训练过国际象棋,”
申教授说道,“你们知道在ai眼里,几乎没有图像和空间思考能力,所有的信息都是数据,也就是说,这个棋也就是一种数据,而他下棋的逻辑和蒙特卡洛搜索树s,和卷积神经网络有关。”
“蒙特卡洛树,是一种非常简单的‘树‘,其实跟别的‘树’并没有什么分别,所谓树嘛,必然有很多分支结构,每一个节点其实就代表的是不同的策略……”
陆晓听到这里,不得不打断一下:“不好意思教授,我真的听不明白,您可以用通俗的语言讲解吗?”
“啊,”
申教授才发现自己讲起和专业相关的知识有点刹不住车,想了一下,“其实ai下棋的一个基本逻辑就是将棋盘转化成数据,然后在自己庞大的数据库中运用算法运算,看看将这个数据朝那个方向改变获胜的可能性大。”
“所以……?”
“所以,”
申教授正色道,“相反来思考,当结局是注定的,一个棋局就可以用来传递一组固定的信息,我不知道传递出这个棋盘的人水平到底有多高,但如果他想传递出一些信息的话,也许这就是最简单的方式。”
陆晓明白了:“那么教授,这副棋传递的信息是什么呢?”
“这是一个加密的信息,那么我们还需要知道加密的方式,也就是如何解读这些固定的步骤……”
申教授思忖片刻,“当然了,也有最简单的方式,比如白棋每个棋子的变动都产生了坐标的差值,如果将这些差值提炼出来,进行组合……”
申教授边说边做,最后写下了一串数字。
“啊,是个坐标。”
“坐标?”
“是……的,”
申教授虽然自己也不太敢确信,但还是相信了自己的专业能力,“这个坐标我输入进地图了,诶,是你们归渡市的一个地点啊,我发过去了,你们看看。”
楚孑和陆晓同时接到消息,只见坐标显示的是归渡市郊外的一处陌生地点。
陆晓:“谢了。”
说完,她便下线,但想了一下,又问楚孑:“你来吗?”
楚孑一脸懵:“我可以吗?”
“来吧,”
陆晓说道,“我怕鲁可在现场,遇到熟人可能会好点,但温如玉……”
楚孑点头:“我懂,这就到。”
申教
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