“要做到这一点就需要先解决两个问题，第一是分支因素庞大的问题。”麦小苗说道。
“分支因素的意思是指棋路搜索空间庞大，”周至再次充当起翻译“在围棋的棋盘上，平均每一个棋子有两百个可能的位置，而象棋平均只有二十个位置，每一个下子的可能性，就是一个分支因数，这些分支因数都需要去计算，因此围棋预算量远大于象棋。”
“而比这个更加困难的，是评价函数的形成。”麦小苗说起了第二点。
“这个就相当于给每一步走法的可能性打分，”周至说道：“象棋是个相对简单的游戏，而且是实体的，只用数一下双方的棋子，再加上每一枚棋子的可移动性，就能相对轻易地构建出这个评价函数。”
“而且象棋随着棋局进行，棋子会越来越少，评价函数就会越变越简单，”麦小苗说道：“相反，围棋是个建设性的游戏，开始的时候，棋盘是空的，慢慢的下棋双方把棋盘填满。”
“因此，如果你准备在中场判断一下当前形势，在象棋里，你只需看现在的棋盘，就能告诉你大致情况；”周至补充道：“而在围棋里，你必须评估未来可能会发生什么，才能评估当前局势。”
“换一个说法，国际象棋更注重战术，而围棋更注重战略。通过巨大的数据库，我们经过推演，发现只要国际棋盘上少于九个棋子的时候，只需要通过数学算法，就能够明确地计算出最终的胜负。”
“只要计算机的速度够快，迭代算法的改进足够多，世界顶级的国际象棋程序如深蓝这种大型计算机，就不会再犯‘技术性’的错误，因此当国际象棋的算法近乎极致的时候，我们将没有办法再去提高它。”
“而在人类身上，是不可能不犯错的。所以当棋盘上少于九个棋子的时候，如果优势在程序一方，或者平局，人类就不再有战胜计算机的可能。”
“即使是占据优势，可一旦人类犯错，同样会被计算机翻盘。”
“到了这种时候，计算机模拟国际象棋就不再有什么技术上的进步意义了。”
“但如果将DeepBlue的技术应用在围棋上，那结果就是一个专业的围棋手都打不赢，更别说世界冠军了。”
“这个数据我们的围棋游戏系统里也有。”周至笑道：“我们的扣扣游戏当中围棋游戏其实就是采用的类似深蓝的运算方式，也可以能够满足和爱好者对弈了，但就连业余初段都打不过。”
“小智可就厉害多了，它是通过类神经元算法体系来决定如何下棋的。这种方式其实有点类似人类的下法。”
“那人类是怎么下围棋的？”梁红问道：“棋圣聂卫平，他可以算出来那么多棋路吗？”
“这个问题我们的确问过棋圣，当我们问他如何决定下一步，或者下下一步是如何走的，你猜他告诉我们的答案是什么？”
“你们还有这样的机会？”梁红顿时燃起了八卦之心：“他也参加了你们这个项目？”