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站在角落的林肯，这时迈着优雅的步子走上了舞台的中央。他轻咳了几声，用视线环绕了整个会场一圈，等待场下的窃窃私语轻缓下来，才开始了他的演说——
“刚刚我们董事长已经很清楚的表述了此次培训和晋级的规则，作为给你们提供线索的重要存在，我在这里也给大家讲几件旧事——
在更加久远的时代，20世纪末，’沃森”电脑的前辈——ibm的超级电脑“deepblue深蓝”在一场著名的人机对弈中击败了当时具有统治地位的国际象棋大师加里·卡斯帕多夫。之后，在电脑一场又一场的赢的比赛之后，人类几乎已经失去了再次挑战电脑的兴趣。但，这个事件让卡斯帕罗夫意识到，如果他也能像深蓝一样即时访问包含先前所有棋局中棋路的大规模数据库，就能表现的更好。他的想法当然是公平可行的，如果人工智能选手使用数据库工具被认为是公平的，那人类当然也可以使用。为了实现数据库加强人类大师心智的想法，卡斯帕罗夫提出了“人加机器”的概念，即在比赛中用人工智能增强国际象棋选手水平。
如今，这种古老的竞技还在被小众的人类所喜爱，就好像混合武术对抗赛似的，选手们可以使用任何他们想用的作战技巧。你可以在没有协助的情况下比赛，也可以成为极其聪明的国际象棋电脑的傀儡，仅仅按照它的指示移动棋子；或者你可以当一个卡斯帕罗夫提倡的“半人马”型选手，也就是人类和人工智能结合的“cyborg赛博格”。这种选手会听取那些人工智能提出的走棋建议，偶尔也会否决他们，颇似我们开车时使用gps智能导航的情景。对任何模式的选手开放的2014年自由国际象棋对抗锦标赛上，纯粹使用人工智能国际象棋引擎的选手赢得了42场比赛，而“半人马”型选手则赢得了53场。当今世界上最优秀的国际象棋选手队伍就是“半人马”型的intagrand，它由一个人类团队和几个不同的国际象棋程序组成。
但更让人意外的是人工智能的出现并未削弱人类国际象棋选手的水平。恰恰相反，在廉价且超级智能的国际象棋软件的激励下，下国际象棋的人数、锦标赛的数量以及选手的水平都达到了历史之最。与深蓝首次战胜卡斯帕罗夫时相比，拥有国际象棋大师头衔的人数至少翻了一番。现今排名第一的人类国际象棋选手马格努斯·卡尔森就曾和人工智能一起训练，并且被认为是所有人类国际象棋选手中最接近电脑的一个。他还是有史以来评分最高的人类国际象棋大师……”
“虚默，他不会让我们学习下国际象棋吧？”听到这里，诺兰开始不安的用双手抓着蓬蓬的金发，脸上已经出现了一丝小痛苦的表情，她最怕玩这种古老的游戏。
似乎听到了诺兰的问句似的，林肯接下来虚默的回答：“当然，我说的以上这些提示并不是要你们去玩国际象棋，而是给大家举出了一个合理利用人工智能学习成长的例子。好了，今天时间不早了，说着说着就到了该进行晚饭的时间了，食堂的位置你们可以通过电子地图查到。哦，对了，所有的食物都需要消费货币，在你们进入驯猎区的时候，你们的货币系统已经被全部归为统一的一万人民币，这是你们的初期资金，你们可得计算好货币的产出和消耗，不要让自己没饭吃、没水喝——这样，可撑不了一个月啊……”
