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在实际的量子计算机编程中,可能还会遇到一些意想不到的问题。
接下来的时间里,常晓平带着徐佑,熟悉了一下新的量子优化设备架构。
通过实际操作,徐佑对于整个框架更加的熟悉,并进一步的加深了自己的想法。
“常工,我现在的想法是,通过研发一个棋类的人工智能系统,来测试海岛量子计算机的计算和编程的应用能力。”
其实在来之前,徐佑就已经有了这样一個初步的想法。
在详细的了解了设备架构之后,徐佑基本确定,这个设想是可行的。
“棋类的人工智能?是什么棋呢?”
像我们平时下的比较多的棋,包括华夏象棋、国际象棋、五子棋、围棋等等。
华夏象棋是我国最常见的一种棋类游戏,街边、公园随处可见。
从普及程度上,肯定没有什么棋能够比得上华夏象棋。
但如果是测试计算机的性能,最关键的因素并不是普及程度,而是复杂程度。
在这一点上,围棋绝对是复杂程度最高的一种棋类。
其变化总数,约为10的172次幂。
就算是最先进的电子计算机,也无法在宇宙毁灭之前,完成这样庞大的计算。
量子计算机虽然在计算速度上,比电子计算机快出很多。
也同样无法在有限的时间内,完成这近乎无限的计算。
不过,无法穷尽所有的情况,并不代表无法做出优秀的围棋人工智能。
在这一点上,alphago就做出了很好的范例。
想到这些,徐佑回答道:
“当然是围棋。想要测试量子计算机的能力,肯定是选复杂程度最高的棋类游戏了。”
“可是……我们的量子计算机,真的能做到这样程度的编程吗?”
听到徐佑的这个想法,常晓平并没有表现出乐观的态度。
熟悉量子计算机运行环境的常晓平心中清楚,目前世界上任何的一台量子计算机,都没有达到这样的能力。
甚至,距离达到这样的程度,还有不小的差距呢。
随后,常晓平凭借自己的经验,向徐佑讲解了这个研究上可能会遇到的种种困难。
“我们的量子计算机,在处理穷举法时,有很大的优势。但很多实际问题,并不只是靠穷举就可以解决的。在有了新的量子优化设备框架后,我们确实在利用量子计算机解决传统问题上,有了一些颠覆性的思路。不过,解决围棋这样的问题,还是显得吃力了一些。”
徐佑并不是不知道这些困难之处,但徐佑早就已经做好了准备。
“我明白的,常工。我觉得还是可以先尝试一下,如果这个方向不行的话,那我们再从比较简单的做起吧。”
徐佑的目标,是想让通过海岛量子计算机做出来的系统,也和alphago一样,具有自我进行深度学习的能力。
只要实现了这一点,那在其他包括医疗、能源等其他领域上,它也将得到更重要的应用。
“好的,徐教授,我们一定会全力支持您的研究的。”
既然徐佑坚持了自己的想法,常晓平肯定不会有任何的意见。
毕竟,连韩书斌这个院士、团队的负责人,都会尽全力支持徐佑。
更别说是常晓平这样一个软件工程师了。
确定了这个方案安排后,徐佑正式开始了这一工作。
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