“我们想在较短的时间内，拿出一个震撼性的成果，一个能让全世界都看到我们技术实力的东西，你们觉得应该从哪里入手？”
这个问题让两人都愣住了。
汤智晓张了张嘴，想要说些什么，却又不知从何说起。
马明皱着眉，直接问道：“腾哥，你的意思是……？”
马宇腾没有直接回答，反而问了另一个风马牛不相及的问题。
“你们下围棋吗？”
“围棋？”马明更糊涂了。
汤智晓则下意识地点了点头。
“大学的时候下过，不过水平很一般。”
马宇腾的目光在两人之间转了一圈，然后落在了会议室那块巨大的白板上。
“汤博士，你设计的这个CNN模型，本质上是一种强大的模式识别器，对吗？它擅长从复杂的、高维度的信息中，找出那些人类难以察觉的规律和特征。”
“是的。”汤智晓虽然不解，但还是给出了专业的回答。
“那如果，我们把一张围棋的棋盘，看作是一张19x19的图片呢？”
马宇腾的声音带着一种引导性。
“棋盘上的黑白棋子，就是这张图片的像素点。每一步落子，都是在改变这张图片的构图。而一整局棋，就是一段由无数张图片组成的动态视频。”
汤智晓的眼睛里闪过一丝微光，他好像捕捉到了什么。
“你的意思是……用CNN模型来识别棋谱的‘模式’？判断当前局面的优劣？”
“不止。”马宇腾摇了摇头。
“判断局面优劣，只是第一步。更关键的，是‘决策’。也就是，在当前局面下，预测下一步棋落在哪里，胜算最大。”
他继续说道：“我们手里有这个强大的模型，现在，我们给它设定一个清晰、单一、可被量化的目标：赢得围棋比赛。”
“相比起推荐新闻或者处理搜索请求，围棋这个任务，有几个无可比拟的优势。”
马宇腾伸出一根手指。
“第一，规则明确。围棋的规则是固定的，不存在模糊地带。这意味着我们的AI不需要去理解复杂的人类语言和意图，它的世界里只有黑白和胜负。这完美避开了‘可解释性差’的问题。在棋盘上，我们不需要知道它为什么这么下，我们只需要知道，它赢了。”
他又伸出第二根手指。
“第二，数据无限。我们抱怨没有高质量的标注数据，但在围棋领域，我