谷歌圍棋的數據結構+算法還是謎

俞斌在圍棋上是世界冠軍水準

　　新浪：據說AlphaGo可以通過自我對局提高，您是比較了解計算機軟件，又有多年的編程經驗，您對此怎么看？

　　俞斌：自我提高是有可能的，他們請的團隊走的應該是模式比對方面的技術，非常強。就是搜索，對形狀的搜索記憶能力非常強。我認為之前的圍棋對弈軟件也用到了模式比對，這方面確實有潛力可挖，而且谷歌的軟件水平非常高。

　　這里說一下我自己的感受，我在第一次寫圍棋軟件，比較粗糙，寫了半年時間，中間也有模式比對。但當時我就寫的非常不好，現在看來很可笑。舉例來說我要比對一個7乘7的一個形狀，把它從數據庫里找出來，我是把黑子白子記下來，記下49個位置然后進行比較，這個方式要比對49次，數據庫需要非常大。后來我和別人交流，重新寫了一下確實提高了很多效率。實際上一個64位的長整型數可以記下3的34次方，我們圍棋棋盤上的一個點可能是黑白和空三種狀態，也就是說3的34次方的位置可以呈40個點的黑白子狀態。7X7等于49，也就是說基本可以存下。那么用一個長整型數可以存儲下來的話，那么我們可以按大小進行排序，之后找的時候會非常快，因為之前按照長整型數數值的大小排序了，那么大小中間比對的時候，挑一個和它相近的數值是非常非常快的。

　　我只是舉個例子，只是棋型比對方面的。我相信他們用的技術遠比我說的要深奧，在這方面確實有很多潛力可以挖。假如你想能記住所有的形狀，然后排序，再讓電腦搜索的非常快。他們可能用更高的配置，因為我剛才說的64位的，在硬件上再發揮，他們可以用128位的。那樣的話，在模式比對方面，自我學習能把天文數字的形狀記憶下來，很快地搜索出來，利用舊的棋譜，在這方面挖潛力，我感覺他們在這方面做了很多工作。但是是不是就足夠打敗人類，還不好說。我感覺他們的突破是在這方面。

　　事實怎么樣呢？我也看了很多他們發表的文章。但是都是講的玄而又玄的，沒有講到在數據方面具體的方式方法。有一個概念我想告訴大家，不管你說的玄之又玄。我認為電腦程序，就是一個數據結構+算法，現在的電腦程序沒有拋棄這兩點。我看了那么多文章，就數據結構+算法來說，AlphaGo并沒有把它的核心技術泄露出來，這些呢是我的一些猜測。據我所掌握的，我覺得要挑戰李世石是非常困難的。但是呢它能刷我們以前的職業棋手5-0，再加上自我學習，那么就算這次輸給李世石。只要它贏樊麾5-0是真實可靠的，我認為他們已經找到了關鍵的鑰匙，戰勝人類就是幾年內的事情。

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