可就算是渺小的螞蟻，它們也有著屬於它們自己的夢想。

　　楊錚研究了整整一晚上，他也漸漸發現了人工智能雖然算力超越常人很多。但它也同樣會受到棋盤格子和棋子的局限，在前期布局上與人類棋手差距不大。

　　而象棋嚴格意義上並不算一個絕對公平的運動，紅子先手的優勢是天生的，雖然後天可以通過算力還有棋力去彌補。但在開局，多一手始終就是多一手。

　　自己其實並不擅長紅方先手的布局，自己的棋風更擅長後手布局防線。

　　如果面對著高等級的人工智能，自己這極具特色的棋風，絕對是棋手的劣勢。

　　想贏就必須要先手。

　　這是他初步判斷的結論，可想在一周時間，成為國內最頂尖的攻堅手，無疑是天方夜譚。

　　漸漸浮躁的他，和鵬飛打完招呼之後，就登錄了他的帳號，與國內最頂級的人工智能交手。

　　他一共下了兩盤，一盤後手，一盤先手，雖然都是輸，但後手的他，明顯輸得要好看點。

　　他第一次點開了軟件自帶的複盤，開始跟著人工智能學習。

　　不得不說，現在的專業複盤系統，無論是圍棋還是象棋，基本上都是落子推算勝率的模式。

　　比如開局的當頭炮，人工智能給出的勝率是57%，而開局仙人指路的勝率，只是41%

　　這就是大數據分析的結局，從開局那一秒開始，人工智能就會選擇勝率最高的走法。

　　這種隻選擇勝率高的下棋方式，大概也是國內不少人工智能的下棋方式。

　　或許也因為象棋有著太多條條框框的規則，所以國外的人工智能並不適合國內的象棋模式。

　　就像阿爾法貓二代，也就是下贏國內圍棋冠軍的人工智能二代，它在誕生之後，完全沒有使用過任何棋手棋譜的數據，它的學習，也只是不停的自我對弈，從中找到不足，而它最後的實力竟到達能戰勝之前所有阿爾法貓版本的地步。

　　楊錚雖然感覺到自己也可以像阿爾法貓一樣，從自我博弈中不停的學習。

　　但時間並不等人，他只有一周的時間，他也必須要選擇一條最節約時間與精力的方法。

　　苦悶，還有枯燥，這就是每一個將象棋作為終生目標必須要經歷的道路。

　　楊錚也在一盤盤複盤中，潛意識的開始模仿著人工智能下棋。

　　他一直都在選擇勝率最高的走法，而他的人工智能對手也是和他一樣的選擇。

　　當兩條看上去勝率極高的下法碰撞在一起，棋面自然就變得不太好看。

　　尤其是中局，二人看上去都是在各下各的。

　　也就到了決勝的後盤，二人之間的差距才會慢慢顯示出來。

　　就算自己選擇勝率最高的一手，對面的人工智能卻似乎還能選擇勝率更高的下法去阻止。

　　但攻擊方明顯也是有著得天獨厚的優勢，尤其是象棋這樣的棋子越下越少的棋種，攻方的優勢會更大。

　　果不其然，五手過後，楊錚就獲得了最後的勝利。

　　可這勝利並不是真正意義上屬於他，而是屬於大數據分析。

　　似乎，只要選擇將人工智能作為象棋老師，那麽人類就好像變成了一隻提線的木偶。

　　無論是棋路，還是棋風，永遠都沒有著自己的風格。