人類掌握計算機的最后堡壘之一是圍棋游戲-最好的人類玩家輕松擊敗最好的圍棋引擎。

這主要是因為Go引擎的工作方式。這些機器搜索所有可能的動作以找到最強的動作。

盡管這種蠻力方法在草稿和國際象棋中效果很好，但在Go中效果不佳，因為在棋盤上可能有很多職位。在吃水情況下，董事會職位數(shù)量約為10 ^ 20;在國際象棋中是10 ^ 60。

但是在Go中，它是10 ^ 100，這遠遠超過了宇宙中粒子的數(shù)量。即使對于功能最強大的計算機，搜索所有這些內(nèi)容也不可行。

因此，近年來，計算機科學家已開始探索另一種方法。他們的想法是使用神經(jīng)網(wǎng)絡找到最有力的下一步評估板。那解決了搜索的問題。但是，神經(jīng)網(wǎng)絡尚未達到優(yōu)秀業(yè)余玩家甚至最佳的基于搜索的Go引擎的水平。