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這倒不是中國象棋要比國際象棋難之類的原因，而是因為棋類智能對于大公司來說畢竟只是一種公關手段，沒有實際上的營收價值。
“深藍”取得國際象棋的勝利之后，許多人都認為計算機下棋這事已經差不多到頭了，
繼續去搞難度差不多的中國象棋費力不討好，IBM也解散了“深藍”團隊。
唯有圍棋確實難度上要高很多，并且很具有挑戰性。
一般人們都認為，計算機要在圍棋中取勝比在國際象棋等游戲中取勝要困難得多，因為圍棋的棋盤太大，下棋點極多，分支因子遠多于其他游戲。
并且每次落子對情勢的好壞飄忽不定，天堂地獄就在一瞬之間，技術很成熟之后，人們經?？梢杂^察到那種一手棋下掉AI系統百分之六七十勝率的情況。
可以說是“一著不慎滿盤皆輸”的最好演繹了。
諸如暴力搜索法、Alpha-beta剪枝、啟發式搜索的傳統人工智能方法在圍棋中很難奏效。
不過圍棋在西方沒什么受眾，主要熱度還是在東亞三國，因此很長一段時間內沒有太多人愿意花時間在這件事情上，這十幾年的發展速度中規中矩。
DeepMind投入在這件事情上，很大程度也是機緣巧合。
一方面許多高層都熱愛棋類，另一方面可能更加關鍵，DeepMind的核心成員，兩位首席科學家之一的黃士杰在圍棋智能上有著很深的積淀和情懷。
黃士杰的碩士論文是《計算機圍棋的打劫策略》，博士論文是《應用于電腦圍棋之蒙地卡羅樹搜尋法的新啟發式演算法》。
相比孟繁岐這種畢業了連本科專業知識都全忘了的人，黃博士可以說專業是非常對口了。
“其實現在的圍棋智能已經有了一定的競爭力?！秉S博士為孟繁岐介紹了一下現階段圍棋智能的棋力：“差不多最高才在業余五段左右的水平，如果不讓字的話，和真正的職業選手對弈，毫無勝算?！?
基本的圍棋棋力劃分孟繁岐還是大概清楚的，業余六段大約可以與職業初段水平相比擬。
黃士杰博士本人就是寶島業余六段，算得上是職業水準守門員了。
倘若自己造出的智能程式能夠穩定占據上風，自己完全下不過的話，基本上象征著圍棋智能來到了真的職業水準。
而不是只能通過讓3-4子這樣的方式擊敗職業棋手。
并且，如果造出來的智能下不過自己，這件事情屬實沒什么意思。
“你們目前的想法和策略大概是什么樣的?！贝蟾帕牧艘恍┣闆r之后，孟繁岐將話題切入了具體的算法部分。
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