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  李世石听到这儿，停下了筷子，亲口向黄教授确认了这玩意儿的运作法则。

  黄教授也不藏私，坦荡地告诉他：阿尔法go里面其实是有两套走子算法的，第一套是绝对穷尽最佳可能性的算法，但是耗时非常巨大。哪怕以如今谷歌的云端服务器群和积累的棋局大数据，也要很久才能算一步棋。

  毕竟，围棋是如今人类传统棋类运动中，计算量最大的。围棋的可能性相比于国际象棋和象棋，根本就是一个天文数字。

  所以，阿尔法go的深度学习，主要还体现在一点上：发现算法一会严重超时的时候，它会做出一个省时的判断，下一个不算太差的子。而这种猴版省时算法只要第一类穷尽算法的数百分之一时间就够了。

  李世石吃完饭，用了点茶水，略作休息，就和黄教授的团队钻研起磨合之法。

  不过，他终究是没办法和顾莫杰那样的人工智能本领域大能，比试对人工智能的理解程度和配合程度的。

  多年形成的习惯，更不是几个晚上可以扭转。

  临阵磨枪一番，最后也不过是让李世石在第二天的比赛中省出大约1个小时的思考时间、节省了不少脑力。

  就像一个考高数的考生，被允许带计算器。但是计算器并不会解高数题，只能帮答题者省点时间，减少些低级错误。

  ……

  全世界的目光，继续凝望在江南会这一片池馆雅阁之间。

  数十亿人次的曝光量，形成了比世界杯决赛还强的高光时刻。

  谷歌出手了！终于不是人机打真人，而是人机打人机！

  双方都是最终完全体的终极对决！

  12月23日，第三战！

  顾莫杰执黑，回到了古力流的“对李先行大胜率”模式。开局一阵天马行空的猛烈布局，把李世石的发挥空间骤然限缩了二三十手，也让顾莫杰微微松了口气。

  随后便是激烈的搏杀。

  顾莫杰可以发挥作用的时候越来越少，大部分都是交给初行在下。唯有某些初行给出“高危”耗时的步骤时，顾莫杰才乾纲独断作出处置——而且这种处置基本上每出现一次，就会平均让顾莫杰的盘面预估分降低半目左右。

  但他没有办法。

  唯有当局面看上去很像此前几个月古力给他特训的那几千局开局中的定式，或者很像古李对战的历史记录时，顾莫杰才会彻底亲自发挥。

  “谷歌的工程师可以教会李世石怎么初步应用人工智能助手、怎么和人工智能配合分配时间。但是谷歌的人肯定不怎么懂围棋圈子。美国人没有第一手的古力和李世石对抗的具体心路历程——所以，阿尔法go在布局上的帮助，就等于是一个废物！”

  顾莫杰反复深呼吸，把这个印象烙在自己脑子里。

  60手，顾莫杰盘面预估居然已经劣势了2目！

  勉强撑到80手，预估劣势4目！

  顾莫杰的额头，已经见汗。

  难道，初行这个“中盘十四段”，能够在中盘反超李世石4目以上？

  只能看天了。

  下到100手，顾莫杰也不装了，离席休息，让一个女服务员按照初行的指示摆棋�