其一是，將歷史比賽資料轉化為知識，投餵給它。讓它基於“規則”和“知識”，透過 TS演算法和神經網路組合自我訓練。
其二是不斷給他找對手，它的深度卷積網路會在對局中基於勝率，自動捕捉高階模式。
聽著很美好，但也導致引數空間擴張和外部資料資產的不斷積累。
簡單的說，資料量越來越大。
而計算機的算力、匯流排、記憶體、外部儲存器和磁碟陣列控制器的吞吐、讀寫速度都是有限的。資料量越來越大，就意味著呼叫、比對、決策的時間越來越慢。
而國際象棋的時間規則又那麼嚴苛，這幾乎是無解的矛盾……
誰也沒想到，這個問題在曲卓上次來時，所有人都沒留意的情況下，就被初步解決了。
雖然他只待了大半天，其中很大一部分時間還用在了開會和閒聊上。
閒聊過程中，得知引數量越來越大，不但佔用了大量寶貴的硬碟空間，甚至為了保證讀取速度，不得不將資料分配到不同磁碟陣列裡。
確定了問題後，曲卓只用了兩個小時左右，就編輯了一個知識庫蒸餾程式。隨後用蒸餾程式對現有資料進行清洗、去重，還修改了標註規則。
“蒸餾”的過程非常慢，分佈在四個磁碟陣列下，已經累積到接近3G的專項知識庫，用了二十多個小時才完成。
等蒸餾結束後，實驗室的人驚訝的發現，新的智慧體資料包，居然只有兩百三十多兆，引數量從億級驟降到了百萬級。
沒有人知道如此誇張的脫水比，在提升知識密度的同時，會損失多少有效知識。但毫無疑問，運算速度重新回到了絲滑流暢的水平。
呃~~
只能說，不同的時代，對“絲滑流暢”這一評價的閾值，是不同的。
然後，就是不斷的驚喜。
大概從去年年底諾貝爾頒獎前後開始，引數進行過深度最佳化的“悟空”，進入了連勝狀態。
訊息傳開後，之前那些體驗後便失去了興致的國際象棋高手們，有人起了再次體驗的興趣。
今年一月中，“悟空”在所有人都毫無準備的情況下，突兀的贏了一位繼去年夏天后，第二次至牛津體驗與“悟空”對弈的國際象棋大師大衛?古德曼。
大衛?古德曼國際棋聯認證，Elo 2380-2400，世界排名290至300的I職業選手。
“悟空”連贏了他三盤，一盤比一盤輕鬆。
越來越輕鬆，不是“悟空”短時間內“棋力暴漲”，是大衛?古德曼在輸掉第一盤後，被旁觀者的驚訝和驚呼影響了心態，後面兩盤水準連續下滑。
雖然“悟空”只是贏了個國際排位三百名左右的大師，但三百名也是大師呀。
很快，“WoKong”戰勝國際象棋I選手David Goodn這一訊息，被戴英Electronics Weekly（一份電子專業報）的81年一月上半月刊報道了出來，並很快在小圈子裡引發了熱議。
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後面的一個多月，陸續有十餘位得到訊息的大師級選手，慕名前往劍橋和牛津……“悟空”的戰績是57勝，31負。
在戴英各路媒體的重點關注和推波助瀾下，訊息瞬間“吹”遍了歐洲各國，甚至北美的媒體也跟著開始報道。
尤其是計算機和電子類報紙、雜誌，幾乎全都做了報道，差異只在於篇幅、激動、樂觀與質疑。
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