莱希对于林源是比较信赖的，她希望林源能够给她提来更多的好的建议。可林源告诉她，对阵一个冰冷的人工智能设备，跟对阵一个超级手，是截然不同的两况。

    只要是人，就会有弱，这已经是众所周知的事实。相对来说，人们认为向阿尔狗这样的人工智能是没有弱可循的。

    这个观，在某程度上是正确的。因为阿尔狗这个人工智能设备，没有的因素在其中，它不会被环境的变化所左右。

    在人与人的较量中，当一方觉明显落后的时候，会采取非比赛的刺激手段，让对手心理失衡，扰对方的状态，然后慢慢扳回劣势，再奠定胜势。

    人工智能设备则是不存在这样的问题，它就以自己设定的程序为标准，来判定自己的优势，然后据信息链提供的庞大数据支持完成选择。

    林源认为，这是人工智能设备的优势，但有可能就是它的最大的短板所在。

    因为人类有一个十分特殊的反应机制，就是“”。比如说，棋的讲究棋，打球的讲究球。

    有的时候，你并不能准确说这的原理。但无论是从业人员还是理论专家，都会承认这觉的存在。

    就好比是篮球运动员，当他被重重防守密包围的时候，视线已经看不到篮筐了，他还能依仗自在场上的空间位置，协调整个手。

    这样的手往往会很接近目标，打成的成功率也不算少。这觉，是程序编纂不来的。

    然而，靠着这觉去拼阿尔狗，可以当是一奇兵手段，但不能把它当是万试万灵的手段。

    无论人工智能的程序有多多，可以肯定的一是，人类在理越复杂的况时候，比人工智能要快捷得多。

    当面临超复杂的况时，人类理复杂的问题往往会采取经验对照法。也就是说，人类在众多的信息当中，会照以往的理的类似的事的经验，上判定，取舍并不经过特别严密的计算。

    有人说这是教条主义，实则不然，这是非常级的一理事务的应急手段。应当承认，在用经验理事的时候，会有误判，甚至会现失误。

    但把所有通过经验作判断的事统计来的时候，会发现照经验理事，成功的概率非常之。

    阿尔狗在围棋上面，就借鉴了此类理的模式，在运算的过程中，会据棋形，选择胜率较的落。不然围棋的可供落的地方多达三百六十一，其第一步的运算量就是三的三百六十一次方，第二步是三的三百五十九次方，这个运算量，需要的时间都是海量的。

    人类在运用经验事的时候，都会现很多的重大失误，阿尔狗在运用类似的胜率选择判断的时候，也会现重大失误。

    只要能够抓到一次，就足以翻盘。林源给的建议，就是可以输局，找到关键节，一把翻盘，赢得整个胜利。

    莱希静静地看着林源，睛里的温柔尽释：“林，你这是为我加油打气，还是给我缓解心理压力？”