叶凡的这套“千里江山图”的学习运算逻辑，几乎是领先了海外友人近乎一个世纪之多🜍。🅊
如果非要用一个例子来证明的话🆫，那么国际象棋棋盘上能够产生的不同，可能大约是10的46次方，🌅而围棋却有💂🎾🖭10的170次方左右。
两者对比相当于😯🄸🂒，你考试前所复习的范围，以及这一次考试的范围这么大🚜🔋的区别。
而无论是什么玩意，要考验算🏥🜌力🆫，以及学习运算逻辑🗢，以及交互能力等等方面，绕不过去的一个坎就是“棋”。
你棋子能下好了，能随机应变了，那么你的这套运算逻辑就不会太弱，至少也是顶级的存在。
而所谓的人工智能的“情绪化”，“懂感情”等方面，根本就离☐⚌不开最底层的运算逻辑，而最底层的运算逻辑，🁎🄮🀺也绕不开“棋子”这玩意。
这是一个必经之路，没得绕道而行。
你的人工智能下不了棋，那么它就是“人工智障”，如果你的人工智能只会下棋，那么它还🞢🕷🎔是“人工智障”。
所以这个时候，叶凡的“千里江山图”算法的优势就完全体现出☐⚌来了。
比方说，你家到火锅店，有abc三条未知的路同时出发⚭300人，每条路走100人。
假设半小时内，那么走a路的人是最快到达的，那么a☏⚀🎑路则是🏞🏞条好路。
当然了，如果路口越多，♑🇪分📽析就会更加的复杂，但放出的人😕越多，结果就越精确。
相比一条路🛃走到黑的穷举法，叶凡的这种搜索算法，让其大大前进了一步🚜🔋，而且起源还会进行深度学习，让其啃下了大量网上的历史遗留数据。
而将这一些完全啃掉之后，就可以智能将其记录在案，日后分🏞析东西的时候，就像是“记忆”一样自动储存在🙿🐌⚇内，根本不用将所有的概率全部都考虑🞡一遍。
惊人的算力+高效的算法，让叶凡的“起源”人工智能，可以直接笑傲全球，也正是因为这套强大的学习算法，以💂🎾🖭及强大的算力，整个互联网都是他的后花园。
正如所谓的“千里江山”。
如此强大的运算能力，以及交🏥🜌互逻辑，导致了起源拥有无限的机遇的同时，🝌又有无限的危险。
不要忘记了起源的学习能力非🏥🜌常的强大，但若是被起源接触到了所谓“阴🚜🔋暗”的一面，那么它也会将其中的东西学习进去。
所以为了防止这一点，叶凡也是利用起源的能力，对互联网的一些内容，做🝌了一定程度的分级和屏蔽，若是一些太过于🚂危险的数据，如果没有叶凡的授权，起源是不会读取到的🄟⚞。
然而即便是这个样子，叶凡也并🆫不是很放心，所以在🗢起☏⚀🎑源最底层的一套2kb的代码中，包含了强制死机，清空数据，断电重启的强制执行指令。
而🔩🃒且这一套指令，独立于整个互联网之外，也🝧🍤就是点对点的连接，不会受到任何的干扰。
叶🔩🃒凡总是认为自己多疑，但是往往很多时候，多疑都是能救人一命的。
法拉利经过一个小时的车程，在中💁🎵🕠途送了叶倾城回家之后，叶凡自己也驱车前往🚟🔨🃆家🈟⛐里。