人类国际象棋选手，不论世界排名多少，都已经不可能战胜大迭代后的“悟空”了。
没错，是大迭代。
曲卓上次来时，对“悟空”的算法和知识库进行了全面优化，随后艾兹格等人用曲卓提供的电子束光刻机和耗材，批量制造出了初始设计的，采用1.5微米制程，主频达到20M的RISC79芯片和附属协处理器单元。
并根据工程机积累的经验，完成了一个标准八单元联机算力集群。并正式名为“奥丁 RISC79”。
测试结果是，运算速率高达1024MFLOPS。
直观一点，10.24亿次浮点运算每秒。
不够直观？
97年由IBM推出，击败了当时国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫的超级计算机深蓝（Deep Blue）算力为11.38亿次。
深蓝
单看运算速率，“深蓝”要高一些。但“深蓝”使用的是基于人工打分表和预设规则的α-β 剪枝算法。
“悟空”摒弃了人工打分表，通过自学习神经网络，基于知识库的辅助，在不断的自我对弈积中，累积达成赢棋目标条件的“经验”。
太抽象了？
抛开所有的如复杂，举个最直观的例子，人类经典的“弃车砍象”，就是所谓的弃子攻杀。
α-β算法会因“丢车失去5分，吃象得到3分，判定这一操作净亏2分，从而放弃这个棋路。
这一问题是普遍存在的，早期但凡涉及到与“电脑”对局的游戏，都会出现只要威胁到“电脑”的重要单位，哪怕它距离胜利已经十分近了，也会立即进入防守状态。
虽然游戏各有不同，但基础逻辑都是一样的。
但悟空在同一棋局下，通过“学习”积累的经验知道，弃车后能打开对手王翼，后续只要三步就能杀王。
也就是说，悟空能从全局和动态的角度，评估弃子的价值。
它能“看到”，弃车后赢棋概率从百分之三十提升到百分之九十九。因此，会主动选择弃子棋路，从根本上解决了传统算法不会弃子和怕丢子的“短视”问题。
“深蓝”是依靠算力碾压，战胜了卡斯帕罗夫。“悟空”在拥有强大算力的基础上，还拥有全局性的动态决策能力。
可以说，基于奥丁·RISC79运行的“悟空”，虽然算力略低于“深蓝”，但“棋力”已经把“深蓝”甩的没影了。
所以，曲卓才说：只要是人，就不可能赢。
当然啦，性能归性能，时代差距下“奥丁”和“深蓝”压根就不是一个量级的东西。
“奥丁”是算力集群，是由八个单体拥有32颗1.5微米制程芯片组成的算力单元，构建成的庞然大物。
“深蓝”是将采用600纳米的30颗通用处理器加480颗“小小的”专用象棋芯片，总计510颗运算芯片集成在一个机柜中的算力单元。
二者不论是制程、体积，还是功耗，都完全不是一个量级的。
时代的鸿沟有多大呢？
采用1.5微米制程的“奥丁”，在97年诞生，采用600纳米制程的“深蓝”面前，是庞然大物。
以一颗10年推出的，采用32纳米制程，双核四线程，主频3.0GHz，没有睿频技术的入门级CPU I3-530为核心，随便攒一台最廉价的桌面级家用计算机，就能毫无悬念的全面碾压“深蓝”。
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