| 上一篇说到最近二十年技术发展，当年的超级计算机，如今你手中的手机在运算能力上都可以秒杀。那么当今的超级计算机的运算能力，是不是秒杀遇到的问题呢？还是不够用。比如说当今最快的计算机是中国的天河-2，其运算能力是33.86 PFLOPS，也就是33.86×1015 FLOPS，是深蓝11.38 GFLOPS的一百万倍还多，但是要算清那么多变化，还是不够。而且不可能事事都用那巨超级计算机来做，那么我们平常用得上的计算机，运算能力就没有那么强。 怎么办？我前面提到，后来的计算机下棋，都是在软件上下功夫。不再用蛮力，不去先算所有的可能，从中找出最佳答案，而是用一种叫做“heuristic”的方法。“Heuristic”这个词，狗译是“启发式”，维基百科中文版也这么说，但是这究竟是个什么方法，还是不得要领。去查了一下“heuristic”的原意，得到下面几个解释： adjective
1. serving to indicate or point out; stimulating interest as a means of furthering investigation.
2. encouraging a person to learn, discover, understand, or solve problems on his or her own, as by experimenting, evaluating possible answers or solutions, or by trial and error: a heuristic teaching method.
3. of, relating to, or based on experimentation, evaluation, or trial-and-error methods.
4. Computers, Mathematics. pertaining to a trial-and-error method of problem solving used when an algorithmic approach is impractical. 这下就比较清楚了，尤其是第3、4条解释，都有“ trial-and-error”这个说法。什么意思？就是去试，撞大运。试中了，你就成了；试不中，继续再试，直到试成。当然在计算机实际运用中，也不完全是盲目乱试，那就好比大海捞针。比如说防毒软件在搜寻病毒的时候，对已知的病毒，可以按照其特征搜寻。那么未知的病毒呢？就只好模拟它的运行过程，然后看它特定的行为，比如说是否试图侵入操作系统获得根系统的运行权之类的。发现有疑点的，再仔细分析。前面说到，下棋的软件就是用这种“heuristic”的方法，也得到了很好的效果。我下面给出的维基百科链接里还有更多的料，好些程序，都达到了特级大师的水平，我这里就不详细说了。 那么对国际象棋来说够用了，围棋呢？象棋是8x8格，围棋是19x19点，不是一个数量级的。在阿尔法狗出现以前，围棋软件的水平大约是业余5段，没有一个围棋软件能在不受子的条件下赢职业棋手。其实国内也一直在搞围棋软件开发，俞斌九段就曾经很深入地参与其中，但是不清楚他们用的是什么方法。现在俞斌做了国家围棋队总教练，不知道还有没有闲心搞软件开发了。 那么，阿尔法狗出现以后，局面就完全不一样了。阿尔法狗也给我们在运算方法上带来了新的东西，我前面也提到了，就是神经网络（neural network），机器学习（machine learning），还有蒙特卡罗树搜寻（Monte Carlo tree search）。 不过，今天太晚了，还是下回分解了。 https://en.wikipedia.org/wiki/Computer_performance_by_orders_of_magnitude http://www.dictionary.com/browse/heuristic https://en.wikipedia.org/wiki/Human–computer_chess_matches |
老巫: 举个例子，教授姥姥看看我的理解是否对。：)
比如要在街上找厕所，可惜没有可用的准确算法(要么不存在，要么太慢)，那就用一个简单而有可能导致结果的办法，就 ...
hanxin: 谢谢福儿的大赞。
看来我解释的不够清楚。简单说，用heuristic搜素，就是跟着感觉走的意思。那个感觉就是用heuristic function估算出来的。 ...
AprilFool: 虽然看不懂，但还是要给韩教授点个大大的赞！
hanxin: 小小纠正。严格说，heuristic 不是 trial-and-error。heuristic 是在搜索最优答案的过程中，引入一个 heuristic function （启发式函数？不知这样翻译对不对）。 ...
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