回想一年前AlphaGo战胜李世石，显然从我们首次应用现有的人机人工智能至今，游戏人工智能已经取得了长足的发展。我们想看看我们能将英雄联盟中的人工学习网络发扬到什么高度。

　　我们知道自己希望人工智能可以在游戏中选择英雄，进行战术上的抉择，并且对每个英雄有独到理解。我们开始采用压缩了spike&slab指针网络的卷积信念体系着手进行研究。计算一个人工智能的智力可能会比较困难，不过，通过我们对底层传输结构中QRS波群因子稀疏字典回归所得出的近似值，我们认为这些人机 的智商很快可以达到200。

　　这些人机被设计成可以实时向玩家进行学习。这就是我们将测试游戏投放到PvP队列而不是合作人机对战中的原因;我们希望这些人机拥有尽可能真实的PvP体验。我们设计了一个专属图标奖励给那些在2017年4月1日11：59分之前参与其中并至少完成一局游戏的玩家。

　　目前为止我们看到了一些非常有趣的行为，高级人机有时会在完成击杀后发个表情，不停发送嘲讽动作，还会试图戏耍对手。他们已经养成了自己独有的个性和游戏风格，很可能是由因无回路有向图产生的组合学反向传播所导致的个体马尔可夫表达中的非增殖突变造成的。

　　那么这一切究竟是怎么做到的?我并不是内行，但是基本构想是基于一种可以接收由人工non-guttering获得的真(但是经过傅立叶反变换的) 区块链所组成的输入序列的有监督学习过程。

　　在受限和非受限平面的两端，对于无关Craighton值从左侧方差稳定化的解调产生了显著的收益。

　　起初设计团队由于抑制正弦曲线P节点放大的中心中性网络结构固有的γ型凸度而备受困扰，但设备内置过滤驱动帮助我们消除了这些顾虑。放眼未来，设计团队计划移动全部现有用于计算

　　实时Gringel系数的切比雪夫方程至更高效的波动力学方法以获得无穷大的Z-well。

　　但愿这概括了其中的要点。谢谢大家参与我们今天推出的高级人机测试。