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第266章（第2页）
“很奇怪。”坐在电脑前的汤姆斯喃喃。
“单元胜率82%，然后是幸村的制胜。”
“为什么会发生这种情况？”
“按理来说这场比赛前期获得的数据，构成的幸村模型已经很全面了。推演没出现漏洞。”
“是因为幸村状态有起伏吧？上一次或许是失误，但这次可以入界。”
“所以西格玛参考的数据和实际情况不一样，他需要重新观察…应该是这样。”
“但这个是巧合吗？”
拥有智慧头脑的教授和博士们面面相觑。
“还是说幸村在有意控制？”
sra研究员-罗伯特·琼斯：数据污染。人工智能目前仍未攻克的难题。简单地说，ai在学习的时候，会根据提供的数据进行“认知纠正”。
举个例子，原始认知是能识别鹿的图像为“鹿”，但这时有数据进入纠正，说，“这不是鹿，是马”。它无法判别是不是真实，所以把鹿的图像对应“马”的答案，直到下一次再进行纠正。
这和人们在信息爆炸时代，无法完全识别互联网信息的真假是类似的。人尚且无法辨认，何况是现有的人工智能呢。
我认为第四盘有问题，导致西格玛对幸村状态的构型产生了偏差，进而导致推演胜率不符实际。
他需要在第五盘及时纠偏。
幸村的教练-诺亚·高尔吉亚：我在第四盘的末尾理解了幸村的策略。前期的布局让对手产生错误认知，然后运用在关键分上。这是比较常用的套路。现在针对西格玛的情况类似。
职业网球运动员-幸村精市：西格玛的ai很强大，很多招数只能使用一次。所以这是针对关键分的策略。在网球比赛中，关键分是相当有分量的棋子，只要它落下就会让胜负的天平发生倾斜。
又是连续的抢点进攻，幸村最后一板正手击出161kmh的回头直线制胜。
[40:40]
评论员b：幸村的领域生成了。
评论员a：他明显不想等西格玛回过神，要速战速决，一下破发。
【监测室】
“西格玛在犹疑。”中道悠马紧张地环着双臂。
“他可能很困惑现在发生了什么，哈哈哈。”赵智文乐了。
这个凌晨，不知在日本有多少人“垂死病中惊坐起”，死死盯着屏幕中的直播现场。
雅高体育场外的斜坡站满了人，他们捂着心脏，抑制好似“曙光复来”的激动。
上网截击，幸村的正手角度扣向小斜线界外。
“advantageyukimura！”裁判的声音也越来越响亮，他快克制不住了。
现场吵闹得好比菜市场。
“please！”
裁判和巡视人员的提醒下，场面才稍稍控制住。
西格玛不为所动地握着球。
职业网球运动员-扬·莱昂纳德：我不知道当时有多少人注意到，从第一盘到现在，幸村的接发站位越来越靠前。
——————————
巴黎，幸村屋内。
“如果真的得到决胜分的机会，应该怎么做？”诺亚问。
“这个时候会在西格玛的发球局。也就是说，要没有任何意外的，牢牢把握住机会的战术。”幸村缓缓阐述。
“不能有太多回合。”
“要能一击制胜。”
两人对视的瞬间，心有灵犀——
“sabr”（费式偷袭）
诺亚轻笑，手中的皇后落定。
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