补拙。

　　李世石才下了多少局围棋？

　　阿尔法狗可是下了数以千万计的棋局。

　　但仅仅是这样，那也不过是一个比较厉害的棋谱，就好像深蓝一样。

　　深蓝是ibm在97年制造出来的下国际象棋的电脑，他就是用的大数据或者说穷举法。

　　在和人下棋之前，它就只做了一件事，学习了一百多年来所有的优秀棋手的两百多万局对局。

　　然后在和人对局时。

　　比如说人下白骑，小兵向前走一步。

　　深蓝就开始计算了，走这一步后，我如果这样走，对方有可能会怎么走，我如果那样走，对方有可能会怎么走。

　　这些计算，都是根据它脑子里的两百多万局对局里的棋局来一对一分析的。

　　之后深蓝再进行分析，如果我这样走，对方那样走，我再走一步，对方会怎么走？

　　这样的过程，深蓝可以计算到之后的12步棋。

　　这其实是“算”。

　　阿尔法这只狗呢，则在算的基础上，加了一个“学”的功能。

　　它部分模拟了人脑的功能，用一个线程模拟一个脑细胞，每个cpu上运行上千万个线程，也就相当于每个cpu上实现了上千个脑细胞。

　　而脑细胞之间的链接，也是通过新建线程来实现，链接线程就相当于大脑细胞之间的神经链接。脑细胞线程可以生长和消灭，链接线程也可以自动转换链接的目标。这就和人脑的运行机制差不多了。

　　通过输入学习资料（历史棋谱），连接线程根据一定的算法自动在脑细胞线程之间链接和转换，而这种脑细胞线程和连接线程的状态是可以存储下来的，这就相当于学习到了知识。

　　所以，阿发狗存储下来的不是直接的结果，而是脑细胞线程的状态以及连接线程的状态。这就跟人脑的生理结构非常相似了。

　　阿发狗有单机版和联网版，单机版受限于cpu的能力，线程数量比较少，因此也就相当于智商稍低一些。

　　而联网版可以把脑细胞线程和连接线程做的很多，就相当于更聪明了。

　　健康卫士，采用的就是这么一种方法，当然，并没有谷歌的阿尔法狗那么厉害，但也是在向这个方向努力。

　　这个方向是正确的，事实上在杨小天和郑博宁的预想中，只要健康卫士的深度用户足够多，每天和健康卫士交流自己的身体状况，那么健康卫士的功能就越强大。

　　这就好像医生一样，看过一万个病人的医生，总比只看过十个病人的医生要厉害。

　　前者见多识广，甚至可能病人刚刚只说出自己哪里有点不舒服，医生就能脱口而出病人是什么病。

　　这一切都是好的。

　　但关键制约点就是，对硬件的要求比较高。

　　人脑是复杂的，用电脑来模拟人脑，对硬件的要求可想而知。

　　杨小天叹了口气，问道：“言下之意，是要增加

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