狗下一把啊？”
嗯，跟狗下一局，都已经快成围棋界才听得懂的流行语了。
所以这一天，甚至没人注意到，战绩的数字有了变化……
虽然战绩排行榜没有变，败绩后面的数字，却开始在变化。
9861:1了，9861:2了……
相应的，一个全新的id的战绩正在缓缓增加着，1:0，2:0……
……
围棋是很小众的运动。
即便是世界大赛也不过只有四个国家跟地区参加。
但往往就是这样，越小众的运动，拥趸便越铁杆。
比如这个世界上有很多假球迷，但是假棋迷却太少。主要还是围棋这东西，上手太简单，但是想下好却太难。
落子近乎没有规则，却有361个点，谁占的面积大，谁赢。
从数学的角度来说，可能性大概有361的阶乘……
甚至还远远不止，因为还有打劫，甚至长生劫。
所以下围棋从来都是件很伤脑的事情，这属于聪明人的游戏。
大对于人工智能来说，却是计算能力跟计算效率……
或者也可以比比谁先掉线，谁先断电……
这些方面其实谷歌专门用来放阿法狗硬件设施的机房其实是占有优势的，但华清其实也不差，尤其是杂学院用的还是专门接入的光纤网，在配上国家电网强大无比的实力……
于是，阿法狗·零今天注定要悲剧了。
……
约瑟夫是最先发现异常的人。
作为阿法狗管理团队的负责人，他每天的任务当然不止是维护阿法狗这么简单。
研究出阿法狗的目标当然不止于在网络上下下棋这么简单，这种深层次的神经网络学习技术是为了未来的人工智能准备的。
搞出这么大阵势来下围棋，主要还是为了证明人工智能大有可图。
所以现在大家已经接受了阿法狗·零成为围棋界巅峰的存在，但是作为团队领袖约瑟夫并没有停下脚步，他正在带领整个团队继续深入这项研究，是为了能够通过深化这种深度神经系统的学习能力来解决更多现实问题。
比如新材料的开发。
比如蛋白质折叠问题。
依靠这种神经网络的学习功能，可以将这方面的研究大大加快，这实际上也是一种n=np的现实应用。
但虽然很忙碌，约瑟夫还是给阿法狗·零的程序设计了一个提醒开关……
一旦阿法狗哪天真的输棋了，他能立刻得到提示。
然后正在办公室里忙碌的他突然听到放在一边的手机响了起来。
不是电话提示音，也不是短信提示音。
而是一个特别的音乐，这也是他几年前专门为阿法狗·零败阵设计的提示音，但是时间太久了，他竟然一时间没想起来。
直到他拿起手机的那一刻……
嗯？
什么情况？
愣了三秒之后，他终于反应过来，阿法狗·零输了？
真输了？！
这次愣得更久，然后他惊异的大声说道“零竟然输了？有人赢了零！竟然真有人能赢零？！”
周遭的研究员们愣了愣，对于约瑟夫的突然爆发感觉有些莫名其妙。
没人第一时间反应过来。
毕竟他们的阿法狗·零早已经成了围棋界的神话，依然挂在围棋世界上，不过是摆出一个姿态，给人类一个念想，他们从没想过真
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