棋盘的高手总是多想几步； 人工智能的Alpha Go每次出手前，都考虑了Step1有N种走法，每一种走法接下来对方的反应会是啥，接着是Step2，又有N种走法，接着是Step3，以此类推，推算出哪种路径最后的成功率更高，以此来决定Step1的选择；随着推算步数增加，计算量的增长是指数级别的，需要更多算力。 以此同时积累着各种更为有效的路径；自我学习（自己和自己对弈），不断地积累成功率和成功路径，进