靠算力形成的伪智能，两者有本质的区别。

    只靠算力来下棋，或许可以达到很高水平，甚至高过其他的九段棋手，但是不可能高过罗平，他有这方面的自信。

    机器人当前表现出的棋力很低，但是程序设置的它可以通过场景记忆进行学习总结，达到一定程度可能就会由量变引发质变，产生真正的智能。

    罗平也是从自己最早的零星记忆，到后来忽然涌现出的象棋能力，产生了这样的思路，尽管他跟别人比有很大不同，他却觉得这种方式最可能让机器人产生智能。

    现在还不行，那说明他做的还不到位，机器人或许也需要像人类一样，经历很长时间的感知和学习，这个过程只靠预置程序无法实现。

    滚滚的围棋水平就像一个刚学棋的孩子，罗平没有像围棋对战程序那样，给它直接内置大量局势判断经验，而是准备像教学生一样进行培养，让它通过外部感知进行学习，形成自己的场景记忆。

    当这样的学习过程从习惯变成本能，场景记忆逐渐形成连续记忆，对周围世界产生经验认知，能主动避免犯相同的错误，机器人才可能产生自我意识，也就是形成真正的智能。

    跟滚滚下棋对罗平也是一种考验，不是为了赢，而是为了引导教学，既要不断展现新定式，还要时不时重复老定式，检验机器人会不会犯相同的错误，能不能主动的避免。

    他自己不喜欢废话，跟机器人下棋也是一样，更习惯通过棋局进行交流，复杂的围棋也有利于锻炼思维能力。

    单一的棋盘场景，细节上却变化万千，很考验机器人细微的视觉感知能力，视觉感知和思维决策高度关联，视觉感知得到训练，思维能力自然也会同步提升。

    罗平并不限制机器人思考时间，一盘棋下几个小时，甚至一整天也不在乎。

    做自己喜欢的事情，不在乎时间的多少，滚滚的一点点进步，对他来说都是了不起的收获，值得他高兴。

    相比指点棋院那些年龄比自己还大的天才少年，培养笨笨的机器人学会下棋，一点点提升棋艺，给罗平带来的成就感更大。

    他也很享受这样的感觉。