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    喬布斯：「不錯，這種近似於基礎層面的突破，會帶來整個世界的變化，即使沒有我們天界研製的火龍系統插手，人界也會迅速的發展。」

    喬布斯：「就按以前傳統的人工智能實現的方法，主要是通過大數據來統計，這種大數據的方法對於樣本量和計算力要求非常之大，等有了量子計算機之後，計算能力就不再會是問題，人界即使沒有火龍系統就算靠硬堆，也能堆出一個勉強能用的系統出來，也就是說，像siri這樣的低等級人工智能系統進步的速度會大大的提高。」

    李塵：「不過我們的火龍系統可不是一文不值吧，喬幫主和那麼多科學家在天界心情工作了這麼多年，我相信火龍系統可不是蓋的，在人間這樣浮躁的環境之下，生命都有限的所有人，絕對研製不出火龍系統一樣逆天的存在，火龍系統比起人界恐怕要領先上百年。」

    喬布斯：「不錯，區別於人界傳統的大數據研究方法，現在人界最流行最火的便是大數據，因為大數據最適合投入應用，但是火龍系統使用的，是真正的人工智能所應該有的方法，那就是深度學習。」

    喬布斯：「深度學習和大數據有着本質的區別，我先解釋一下大數據的實現方法，就拿打敗了李世石的第一代阿爾法go來說吧，第一代阿爾法go，在一開始會學習人類著名棋手的所有的棋局，錄入的棋局越多，阿爾法go的棋力便越高。阿爾法go利用人類棋手的已經走過的棋局快速走子，他有落子選擇器和棋局評估器兩個價值網絡，分別運行和調教。而一旦失去人類著名棋手的棋局阿爾法go並會在圍棋的能力上大大的受到限制，也就是說，阿爾法go的實力會受制於人類棋手，而且在發展的時候主要的發展手段是，錄入人類的國手的棋局，通過一定的手段分析人類國手的得失，在阿爾法go自己下棋的時候會運用所存儲的巨大數據庫，人類國手的棋局，對於alphago來說必不可少。」

    李塵：「我明白了，也就是說，第一代阿爾法go是一個不知疲倦的學生，可以接受無數人類教給他的信息，這造就了它的強大，但是同時也限制了他，因為人類能教給他的信息，即使他能夠海納百川，學習所有人類的棋局，但是也終究不能超過人類整體水平。」

    喬布斯：「正是如此，這就是大數據為主的原理，當然在第一代阿爾法go中，深度學習也佔了很大的比重，只不過和第二代相比就遜色多了，」

    李塵：「第二代alphago達到什麼樣的程度呢？」

    喬布斯：「第二代alphago的名字叫阿爾法zero，，沒有落子選擇器和棋局評估器，而只有一個決策腦，他把兩者合二為一，相當於擁有了一個真正的下圍棋的大腦，最為關鍵的是，阿爾法zero不需要錄入人類的任何棋譜，他只需要知道圍棋的規則，就可以自動的自我訓練，就好像一個小孩，在知道了圍棋規則之後，整天與自己下棋，自己琢磨圍棋大道，得出一套完全自己的圍棋之法，阿爾法zero完全擺脫那人類的控制，不會受到人類下圍棋任何思維桎梏的限制，如果李世石遇到的是阿爾法zero，那麼他會輸得更慘，可以說沒有絲毫贏的可能性，因為阿爾法zero是一個有自己想法的，打破了全世界所有圍棋棋手的思維桎梏的頂尖大師，而且這個大師在計算機的世界裏擁有相對於人類而言，幾乎無限的計算能力和時間，不需要任何人類錄入原始的棋譜，套路，策略，阿爾法zero會自己學習，只要給它足夠的計算能力，他能在一天之內就成為超越國手的存在，兩天之後便可以吊打全世界的人類，而在之後，就如他現在的結果一樣，不再出戰圍棋比賽了，獨孤求敗。」

    喬布斯：「阿爾法zero就是一個典型的完全深度學習系統，當他橫空出世的時候，阿爾法go一代的結局就是立即退出歷史舞台，深入學習系統的難度遠遠大於大數據堆砌的智能系統，所以阿爾法zero比起alphago晚出，但是一旦造就出來，可以迅速的超越與他類似領域的，花費了無數人無數精力和財力的是大數據類型智能系統。谷歌公司的阿爾法zero，邁出了人類巨大的一步，但只不過它只能適用於圍棋。」

    李塵：「那火龍系統呢，火龍系