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第66章 智障流水线（第2页）

枪来弹往，箭来锅挡。

反恐模式专练远程，不过也有适合近战的模式，比如守望屁股、撸啊撸、王者农药什么的……

在其他模式里，管军远最喜欢套用的英雄是个印度阿三娘们，妖里妖气，但能同时放好几个摄像头，自动锁定目标，连串光束攻击飞快把人带走。

管军远觉得，这跟自己的能力蛮像的。

当然，这也是他换了模式就被疯狂输出的原因，对一帮新手来说，印度娘们太恶心了，游戏体验相当之差。

他们这边打的超级热闹，阿尔法姬就在边上偷偷的看。

CPU线程一半用来推演世界支持游戏的进程，另外一半，就疯狂收集着在场所有人的战斗数据。

从角色的层面，巨细无遗，细微到一次呼吸，一个颤抖，都会录入到新创建的战斗模版里面。

人工智能的学习，听起来就是轻飘飘的几个字，本质更轻飘飘，其实就是——统计学！

（这可是诺奖得主说的，不是我说的，哈哈）

在电脑上模拟人类或者恐龙的奔跑，仅存骨骼关节以及相应配重的情况下，计算机要统计几百几千万次，跌跌撞撞宛如学步，才能勉强知道如何行走；要几亿次，才能统计出正确奔跑的模式，渐渐的跑起来；要统计更多次，才能跑到坚定有力跑到赏心悦目。

这还仅仅是相对简单的奔跑。

战斗可比奔跑复杂多了！

需要调动全身上下几乎每一块骨骼肌肉；需要做到身体做到的每一种不同的动作，灵活的协调的，强健的有力的，敏锐的迅速的……

而每一种动作，都存在着理论上最效率的模式。

这种模式又有多少呢？

随便举一个例子吧，羽毛球。

基础步法包括起动、七种基本移动步法、到位配合击球、五种回动步法；

基础打法前场有五种，中场有五种，后场有四种……

仅仅步法和打法的配合，就是不下几百种需要优化统计的运动模式。

别说还有握拍方式，左右手习惯的不同……这么一排列组合，轻松上千！

百米赛跑经过上百年的发展，最佳模式几乎只有一种了，但根据每个人天赋体质训练的不同，还会衍生出多达几十种不同的训练方法。

那模式上千的羽毛球，如果要达到最佳，相应的训练方法会有多少种呢？

战斗这事情，又比羽毛球更加复杂更加随机，想要成为最强，几亿次几十亿次才能优化到位的动作，恐怕也得有几亿几十亿种吧？

这已经不是简单的正无穷∞，简直就是第二级无穷大数【注1】了。

也就是虚数空间开放了，有其他人帮忙提供数据，否则即便以F91的运算速度，阿尔法姬也无法对这件事报什么期望。

超级计算机都未必够用。