叶凡的这套“千里江山图”的🍘🈙学习运算逻辑，几乎是领先了海外友人近乎一🞮🗤个世纪之多。
如果非要用一个例子来证明的话，那么国际象棋棋盘上能够产生的不同，可能大约是1🞧🖡0的46次方，而围棋却有🔋10的170次方左右。
两者对比相当于，你考试前所复习的范围，以及这一次考试的范围这么大的区🆥别。
而无论是什么玩意，要考验算力，以及学习运算逻辑，以及交互能力等等方面，🖡绕不过去的一🏸🞳😎个坎就是“棋”🜕🁽。
你🄉🞻🙗棋子能下好了，能随机应变了，那么你的这套运算逻辑就不会太弱，至少也是顶级的存在。
而所谓的人工智🖽😂能的“情绪化”，“懂感情”等方面，根本就离不开最底层的运算逻辑，而最底层的运算逻辑，也绕不开“棋子”这玩意。
这是一个必经之路，没得绕道而行。
你的人工智能下🖽😂不了棋，那么它🚾😽就是“人工智障”，如🇦🚷果你的人工智能只会下棋，那么它还是“人工智障”。
所以这个时候，叶凡的“千🕯🍅里🍘🈙江山图”算法的优势就完全体现出来🁗🅻了。
比方说，你家到火锅店，有abc三条未知的路同时出发🉄300人🁗🅻，每条路🞮🗤走100人。
假设半小时内，那么走a路的人是最快到达的，那么🞶😧🃯a路则是条好路。
当🄉🞻🙗然了，如果路口越多，分析就🚾😽会更加的复杂，但放出的人越多，结果就越精确。
相比一条路🗵☖走到黑的穷举法，叶凡的这种搜索算法，让其大大🎬前进了一步，而且起源😠还会进行深度学习，让其啃下了大量网上的历史遗留数据。
而将这一些完全啃掉之⚒后，就可以智能将其记录在案，日后分析东西的时候，就像是“记忆”一样自动储存在内，根本不用将所有的概率全部都考虑一遍。
惊人的算力+高效的算法，让叶凡的“起源”人工智能🇦🚷，可以直😪接笑傲全球，也正是因为这套强大的学习算法，以及强大的算💨🔙力，整个互联网都是他的后花园。
正如所谓的“千里江山”。
如此强大☋♡的运算🖽😂能力，以及交互逻辑，导致了起源拥有无限的机遇🁗🅻的同时，又有无限的危险。
不要忘记了起源的学习能力非常的强大🜢，但若是被起源接触到了所谓“阴暗”的一面，那么🕉🇴它也会将其中的东西学习进去。
所🄉🞻🙗以为了防止这一点，叶凡也是利用起源的能力，对互联网的一些内容，做了一定程度的分级和屏蔽，若是一些太过于危险的数据，如果没有叶凡👐🇾的授权，起源是不会读取到的。☯🂹
然而即便是这个样子，叶凡也并不是很放心，所以在起源🉄最底层的一套2🈸🃆🕠kb的代码中，包含了强制死机，清空数据，断电重启的强制执行指令。
而且这🌉一套指令🖽😂，独立于整🕯🍅个互联网之外，也就是点对点的连接，不会受到任何的干扰。
叶凡总是认为自己多疑，但是往往很多时候，多疑都是🇦🚷能救🁵人🎬一命的。