第158章 新的算法、新的人工智能(第2/2 页)

改为111、112、113、121、122、123这种模式就行了。他没有用0个编码，实际上所谓的数字编码只是某种编码符号和计算机语言而已。

程序的运行无非只是电路运行的顺序而已！按照指定的运行方式，就比如拼图，想要把一个杂乱无序的拼图拼接成完整的图片，这当中可能有无数种方法，而这些方法中，无论我们操控哪一块拼版移动都是一次编码的执行。

无数次的累积，最终将会完成复杂的拼图程序，像下围棋和象棋时，人工智能的自动运行就是程序编码的一种自动运行过程。

那些人工智能靠的就是经过无数次的学习之后获得的某种机械记忆，最后整合之后选择出最合理，最好的一种方法。

这也是为什么他们在研究人工智能时总是会拿下象棋和下围棋又或是玩游戏来实验的原因！因为他们使用的是机器学习。

不过，晨逍设计的人工智能和他们设计的有些不同，无论是谷歌的微软小冰还是百度的小度，跟晨逍的小精灵比起来都有着很大的不同！

他们的人工智能需要的是在大数据下的无数次学习，而晨逍的小精灵靠的是仿生学。就像，假如晨逍让他的小精灵下象棋或是围棋的话，他根本不需要小精灵去网上学习各种大师的下法，

他只需要告诉他的小精灵象棋的基本原理、走法以及如何才算赢，之后小精灵便会如同人类一样去完成每一步。

只不过小精灵在每走一步时它都已经把所有可能的步骤给算好了，最终它会选择最合适的那一步。当然，这种学习方式在下象棋的时候是无往而不利的，只不过在下围棋的时候就不一样了！因为围棋的变化远远大于象棋，

而且也不像象棋那样优势与劣势明显，在这种情况，小精灵确实还是需要大数据的不断学习的，只不过它的学习不属于机械的记忆，而是真正的学习。

这次晨逍采用三进制编写的新程序非常非常的复杂，了解康威模型的人都知道二维世界的两种黑白棋子的不同模型会产生不同的变换，这种变换在经过无数次的迭代后就会产生如同智能一样的表现。

可是，如果是三维世界的格子纸上的黑白灰三种棋子的变换呢？他们的变换模型将会更加诡异和神秘。

这种在三维世界的模型变换需要用到更加强大的计算才能看到结果，而这种三维变换正是动物智能的变换方式。

他和二维的变换不同，二维的变换虽然也有

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