AlphaGo没有研习人类的古谱，也没有拜师学艺，更不需要什么玄妙的顿悟。
AlphaGo只是通过大量对弈来不断优化自己的算法，仅用了短短几年，就达到了人类棋手穷尽一生也无法企及的境界。
2015年10月，AlphaGo首次击败欧洲围棋冠军范廷钰；
2016年3月，AlphaGo以4:1战胜世界顶级职业棋手李世石；
2017年5月，AlphaGo以3:0击败了当时人类最强的围棋宗师——柯洁。
AlphaGo的例子完美诠释了：当计算能力达到一定程度时，可以突破人类经验和直觉的限制，达到更高的境界。
这正好可以类比到慕北的情况——通过提升「生物计算机」的性能，直接实现了技法境界的跨越式提升。
那些武道天才们苦修数年，也许能偶有顿悟，让招式更进一层。
但慕北不同，「生物计算机」就像一台另类的AlphaGo，能在瞬间模拟分析无数的战斗场景，将每个微小动作都优化到极致。
不需要什么顿悟，纯靠算力硬堆，就能将近战技巧推演到一个匪夷所思的境界。
那些在常人眼中需要积累一生的武学感悟，在优化算法和硬堆算力的推演下，不过是一个个可以被瞬间求解的数学方程。
慕北甚至能感觉到，只要自己现在去试炼场随便练上几分钟，让「生物计算机」获取更多实战数据，「近战专精」的等级恐怕还会继续暴涨。
毕竟，对于一台「生物计算机」来说，所谓的技法能力的提升，不过是优化算法与堆叠算力后，会必然得到的结果罢了。
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