这需要验证。我早就提出用计算机围棋做智能技术实验工具，并告诉过一些人。以此可以寻找人工智能更精确的上限

按黄士杰说法，Deepmind是后来2014年被Google收购后应Google要求开发Alpha系列围棋人工智能。但放弃继续实验和研究，很可惜。
 

所有跟帖： 

• AI 不会在同样的情况下输二次。 这要一直下， AI 一定胜利。 -WaldenPond- ♂ (0 bytes) () 03/23/2023 postreply 20:19:14

• 那个业余围棋手胜了十四盘。当然完全一样的局面，计算机第二次会知道上次走错了，但未必知道该怎么走赢 -ScottGu- ♂ (105 bytes) () 03/23/2023 postreply 20:25:10

• 那位大概就是设计如何测试程序的， 知道AI 的软肋。 -WaldenPond- ♂ (0 bytes) () 03/23/2023 postreply 20:27:51

• 他公布的方法不复杂，直觉性很强 -ScottGu- ♂ (0 bytes) () 03/23/2023 postreply 20:37:40

• 如果， alphago 马上把输的结果归纳进测试程序进行再训练， AI 就补上了那个缺陷。 -WaldenPond- ♂ (0 bytes) () 03/23/2023 postreply 20:44:27

• 如果这样不能解决问题， 那么 alphago 设计有缺陷。这样的反馈学习成本非常高。 -WaldenPond- ♂ (0 bytes) () 03/23/2023 postreply 20:47:35

• 据说是知道了上次的错误，光凭此经验仍可能不知道正确的走法，除非训练过程作大的改变 -ScottGu- ♂ (155 bytes) () 03/23/2023 postreply 21:51:11