主题：AlphaGo和F-35 -- 晨枫

shallow policy和deep policy(deep learning)到底有多大的区别，从数学上看，两者确实没有多大的区别，只是描述的维度不一样而已，deep learning的泛函维度更高。但是从现实中来看，两者其实是有本质的区别的，deep policy在各个方面碾压传统shallow policy，只是这种“本质”区别超出了人类目前的认知水平而已

樊麾赢的两局棋谱没有公开，但是我们知道这两局是在“快棋”中赢的，AlphaGo确实犯了错误，犯的错误很简单，时间不够，所以收敛到了局部最优解

比较有意思的问题是，利用AlphaGo，我们也许在不久的将来就会知道，围棋里是不是有“必胜布局”存在，直观的感觉上，“必胜局”应该是存在的，所以围棋的规则也许会在今后的某一天出现非常大的变化，其目的就是为了限制“必胜局”，也许要恢复“座子制”？那可真有意思，春秋战国的中国人，是在外星人的指点下，穷尽了围棋的所有可能，发明了这么神奇的东西？

那么更有意思的问题是，利用DeepMind Health，是不是有一天我们会从另一个维度证明了中医里的精华的正确？细思极恐。。。