深藍是ibm在97年制造出來的下國際象棋的電腦，他就是用的大數據或者說窮舉法。
在和人下棋之前，它就只做了一件事，學習了一百多年來所有的優秀棋手的兩百多萬局對局。
然后在和人對局時。
比如說人下白騎，小兵向前走一步。
深藍就開始計算了，走這一步后，我如果這樣走，對方有可能會怎么走，我如果那樣走，對方有可能會怎么走。
這些計算，都是根據它腦子里的兩百多萬局對局里的棋局來一對一分析的。
之后深藍再進行分析，如果我這樣走，對方那樣走，我再走一步，對方會怎么走？
這樣的過程，深藍可以計算到之后的12步棋。
這其實是“算”。
阿爾法這只狗呢，則在算的基礎上，加了一個“學”的功能。
它部分模擬了人腦的功能，用一個線程模擬一個腦細胞，每個cpu上運行上千萬個線程，也就相當于每個cpu上實現了上千個腦細胞。
而腦細胞之間的鏈接，也是通過新建線程來實現，鏈接線程就相當于大腦細胞之間的神經鏈接。腦細胞線程可以生長和消滅，鏈接線程也可以自動轉換鏈接的目標。這就和人腦的運行機制差不多了。
通過輸入學習資料（歷史棋譜），連接線程根據一定的算法自動在腦細胞線程之間鏈接和轉換，而這種腦細胞線程和連接線程的狀態是可以存儲下來的，這就相當于學習到了知識。
所以，阿發狗存儲下來的不是直接的結果，而是腦細胞線程的狀態以及連接線程的狀態。這就跟人腦的生理結構非常相似了。
阿發狗有單機版和聯網版，單機版受限于cpu的能力，線程數量比較少，因此也就相當于智商稍低一些。
而聯網版可以把腦細胞線程和連接線程做的很多，就相當于更聰明了。
健康衛士，采用的就是這么一種方法，當然，并沒有谷歌的阿爾法狗那么厲害，但也是在向這個方向努力。
這個方向是正確的，事實上在楊小天和鄭博寧的預想中，只要健康衛士的深度用戶足夠多，每天和健康衛士交流自己的身體狀況，那么健康衛士的功能就越強大。
這就好像醫生一樣，看過一萬個病人的醫生，總比只看過十個病人的醫生要厲害。
前者見多識廣，甚至可能病人剛剛只說出自己哪里有點不舒服，醫生就能脫口而出病人是什么病。
這一切都是好的。
但關鍵制約點就是，對硬件的要求比較高。
人腦是復雜的，用電腦來模擬人腦，對硬件的要求可想而知。
楊小天嘆了口氣，問道：“言下之意，是要增加硬件了？”
鄭博寧點了點頭，說道：“是這樣的！咱們現在的服務器是托管在機房的，但我覺得隨著咱們業務的發展，因為咱們比較依賴服務器的性能，最好咱們能夠有自己的機房！”
楊小天問道：“需要很多錢？”
鄭博寧不好意思的笑道：“總之不算少吧！畢竟機房的要求比較高，寬帶得拉專線，不過咱們不是做游戲的，有點延遲也行！這方面價格不貴！主要是得有場地，服務器就是靠堆積起來的，占地很廣！另外就是裝修，這也是筆不小的開支，機房要求無塵、恒溫，而且因為服務器比較多，防輻射也是有要求的，再者就是要有ups設備，這些也都不便宜！”