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在意识与熵减之间，无论是为了对抗时间的流逝所带来的熵增，还是寻求有利于自身繁育的熵减，生命都需要循环往复地完成这项工作： 采集信息—>做出抉择—>采取行动—>反馈学习。通过反馈学习，生物体不断优化自己的行为模式。 在躲避天敌或者追求伴侣的时候，这种对信息的循环处理过程也大致类似。
这种反馈学习的过程，在生命和意识研究的范畴内通常被称为强化学习。目前，主流的通用学习模型都可以出色地完成很多工作，例如可以下围棋的人工智能算法围棋初代（AlphaGo）的核心算法就是多层强化学习。那么在你看来，围棋初代算法有意识吗？
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