有了新的基礎數學理論，希爾的很多數據都變得有了意義，大家開始以這些數據為突破口進行逆推，想要嚐試著解碼記憶區域的算法邏輯。
但這畢竟是一個類似用結果推導題目的事情，這個過程又將是擺在大家的麵前的又一個巨大的難題，但對劉凡來說，這事可能沒那麽難，因為他有掛...
《人工智能算法集》
你說氣人不氣人。
不過之前提到過，《人工智能算法集》是一堆算法的集合，沒有算法優異的排序，也不會標注出哪個算法是人工智能的終極算法，但劉凡有自己的判斷。當初在第七人民醫院的時候劉凡就想到了奇點算法，那個一直以來備受他關注的算法。
而現在在源腦計劃的實驗結果輔助下，劉凡愈發覺得，奇點算法很可能就是那個終極。
奇點算法將算法做成了一個六層的環式分層設計，最外麵一層，是讀取層，第二層是探索層，第三次是共生層，第四層是融合層，第五層是創建層，第六層是內核層。
在過去，奇點算法的第一層就把劉凡搞懵逼了，讀取層，讀取啥，因為他這個讀取是在信息輸入後的二次讀取。
因為算法本身是一個處理過程，信息輸入計算機後，算法讀取了這些數據就開始處理，但奇點算法裏的這個讀取層是在讀取信息後的又一次讀取。
為什麽算法要做一個二次讀取，它要讀取啥，劉凡一直沒搞明白。
直到現在，劉凡終於明白了，或者更準確的說，有了一個猜測，這個讀取層其實應該換一個名字，叫拆解層，如果說基礎數學和基礎物理的關係真的如劉凡所想，那麽智能算法的誕生前提就是得有一個無序的物理世界。
但現在我們生活的世界其實已經是世界算法演化下的有序世界了，隻不過我們看不到那些秩序罷了，但實質上我們獲取的信息都是有序的，所以這就矛盾了，那麽該怎麽辦呢？
別忘了，係統給的這個東西叫做《人工智能算法集》，人工智能，關鍵是人工兩個字，所以說這些算法是人編寫出來的，既然需要人去編寫，自然不可能讓基礎數學和基礎物理去自然融合了，人寫的算法肯定得有主關意識和世界秩序存在，怎麽辦？打碎它！
在過往的人工智能算法中，一直都是在努力的從無序中尋找有序，而對奇點算法來說，過往的算法還有沒有意義？有，因為過往的算法可以讓計算機先看懂所獲取的世界信息，然後，再用奇點算法去打碎秩序，將所有的規則拋棄，留下一個無序的物理世界。
要寫出這樣的算法來，以現在地球數學理論來說簡直匪夷所思，但巧的是，劉凡手裏還有一個掛，《基礎數學深度學習》。
《基礎數學深度學習》最大的價值就是告訴劉凡基礎數學擁有創造性，什麽叫擁有創造性，榔頭等工具可以創造一套房子，所以他們也可以砸了一套房子，什麽叫沒創造性，用筆畫出來的設計圖，它就這麽冰冷的停留在紙上，不存在任何創造性，因為你就是被創造出來的的一副畫。
現在的傳統數學理論就像是這個設計圖，被認為是這個世界創造出來的東西，而《基礎數學深度學習》則說，是數學創造了世界。
所以劉凡可以依托《基礎數學深度學習》中的知識，去創造奇點算法的第一層，砸碎秩序與規則，創造無序。
一直以來總感覺對係統獎勵無法掌控的劉凡，終於找到了去運用他們的方式。
隻不過，算法的猜想有了，但要搭載這個算法，算力又成了大問題。
當初劉凡找程驊迴來主持量子技術發展的時候就跟他提到過芯片在5nm之後會進入一個低效的偽成長期，就像最近推出的2nm芯片，看似性能提升了幾十倍，但到了這個節骨眼上，幾十倍的性能其實已經跟不上算法和數據的發展速度了。
而現在，算法的發展速度比劉凡預計的更快，這也就意味著他對量子技術的需求更加緊迫。
在對奇點算法有了全新認知的當天，劉凡就來到了量子研發部。正在帶著團隊攻堅的程驊看到劉凡後迎了上來，“劉總今天這麽來了。”
“程老，我來看看最新的情況，最近怎麽樣？”劉凡微笑著跟程驊一起走到眾人中間。
“現在的核心問題依舊是量子退相幹性和如何解決量子糾錯能力，我來說說我們現在的發展情況吧，我們現在主要在做三個實驗，第一個是把需要觀測的量子比特與一個不參與計算的輔助用量子比特進行耦合，從而探測輔助量子比特並且不會導致被測量量子比特狀態的塌縮，這個方法最大的問題就是需要大量的量子比特，現在通過我們的努力，已經將最小量子比特數量壓縮到了1200，我個人認為這個途徑的發展空間還是很大的。
另外在材料部同事的幫助下，我們找到了幾種特定材料的拓撲電子態可以構成低噪聲的量子比特，從目前的實驗來看，確實可以減少量子錯誤，現在我們正在對材料進行深度挖掘。
第三個實驗就是算法優化，利用更有深度的算法解決量子退相幹問題，這個我們之前也探討過，但目前的幾個算法並不適用。”
簡單介紹完之後，程驊就帶著劉凡看了一下這段時間的實驗記錄和實驗結果。劉凡沒有多說什麽，道了聲辛苦就先走了。
總的來說，真正到應用端的量子技術還有一段路要走，但平心而論程驊已經做的很不錯了，劉凡不可能去責怪他，但想到量子技術的實現可能還要等幾年，確實又很糟心。
或許是受到了源腦計劃的人的影響，雖然在量子技術上沒有係統扶持，但劉凡準備自己去好好研究一下這個領域。
正準備去做學習規劃，劉凡突然接到了何琳打來的電話，公司來客人了，胡衛疆突然來了...
但這畢竟是一個類似用結果推導題目的事情，這個過程又將是擺在大家的麵前的又一個巨大的難題，但對劉凡來說，這事可能沒那麽難，因為他有掛...
《人工智能算法集》
你說氣人不氣人。
不過之前提到過，《人工智能算法集》是一堆算法的集合，沒有算法優異的排序，也不會標注出哪個算法是人工智能的終極算法，但劉凡有自己的判斷。當初在第七人民醫院的時候劉凡就想到了奇點算法，那個一直以來備受他關注的算法。
而現在在源腦計劃的實驗結果輔助下，劉凡愈發覺得，奇點算法很可能就是那個終極。
奇點算法將算法做成了一個六層的環式分層設計，最外麵一層，是讀取層，第二層是探索層，第三次是共生層，第四層是融合層，第五層是創建層，第六層是內核層。
在過去，奇點算法的第一層就把劉凡搞懵逼了，讀取層，讀取啥，因為他這個讀取是在信息輸入後的二次讀取。
因為算法本身是一個處理過程，信息輸入計算機後，算法讀取了這些數據就開始處理，但奇點算法裏的這個讀取層是在讀取信息後的又一次讀取。
為什麽算法要做一個二次讀取，它要讀取啥，劉凡一直沒搞明白。
直到現在，劉凡終於明白了，或者更準確的說，有了一個猜測，這個讀取層其實應該換一個名字，叫拆解層，如果說基礎數學和基礎物理的關係真的如劉凡所想，那麽智能算法的誕生前提就是得有一個無序的物理世界。
但現在我們生活的世界其實已經是世界算法演化下的有序世界了，隻不過我們看不到那些秩序罷了，但實質上我們獲取的信息都是有序的，所以這就矛盾了，那麽該怎麽辦呢？
別忘了，係統給的這個東西叫做《人工智能算法集》，人工智能，關鍵是人工兩個字，所以說這些算法是人編寫出來的，既然需要人去編寫，自然不可能讓基礎數學和基礎物理去自然融合了，人寫的算法肯定得有主關意識和世界秩序存在，怎麽辦？打碎它！
在過往的人工智能算法中，一直都是在努力的從無序中尋找有序，而對奇點算法來說，過往的算法還有沒有意義？有，因為過往的算法可以讓計算機先看懂所獲取的世界信息，然後，再用奇點算法去打碎秩序，將所有的規則拋棄，留下一個無序的物理世界。
要寫出這樣的算法來，以現在地球數學理論來說簡直匪夷所思，但巧的是，劉凡手裏還有一個掛，《基礎數學深度學習》。
《基礎數學深度學習》最大的價值就是告訴劉凡基礎數學擁有創造性，什麽叫擁有創造性，榔頭等工具可以創造一套房子，所以他們也可以砸了一套房子，什麽叫沒創造性，用筆畫出來的設計圖，它就這麽冰冷的停留在紙上，不存在任何創造性，因為你就是被創造出來的的一副畫。
現在的傳統數學理論就像是這個設計圖，被認為是這個世界創造出來的東西，而《基礎數學深度學習》則說，是數學創造了世界。
所以劉凡可以依托《基礎數學深度學習》中的知識，去創造奇點算法的第一層，砸碎秩序與規則，創造無序。
一直以來總感覺對係統獎勵無法掌控的劉凡，終於找到了去運用他們的方式。
隻不過，算法的猜想有了，但要搭載這個算法，算力又成了大問題。
當初劉凡找程驊迴來主持量子技術發展的時候就跟他提到過芯片在5nm之後會進入一個低效的偽成長期，就像最近推出的2nm芯片，看似性能提升了幾十倍，但到了這個節骨眼上，幾十倍的性能其實已經跟不上算法和數據的發展速度了。
而現在，算法的發展速度比劉凡預計的更快，這也就意味著他對量子技術的需求更加緊迫。
在對奇點算法有了全新認知的當天，劉凡就來到了量子研發部。正在帶著團隊攻堅的程驊看到劉凡後迎了上來，“劉總今天這麽來了。”
“程老，我來看看最新的情況，最近怎麽樣？”劉凡微笑著跟程驊一起走到眾人中間。
“現在的核心問題依舊是量子退相幹性和如何解決量子糾錯能力，我來說說我們現在的發展情況吧，我們現在主要在做三個實驗，第一個是把需要觀測的量子比特與一個不參與計算的輔助用量子比特進行耦合，從而探測輔助量子比特並且不會導致被測量量子比特狀態的塌縮，這個方法最大的問題就是需要大量的量子比特，現在通過我們的努力，已經將最小量子比特數量壓縮到了1200，我個人認為這個途徑的發展空間還是很大的。
另外在材料部同事的幫助下，我們找到了幾種特定材料的拓撲電子態可以構成低噪聲的量子比特，從目前的實驗來看，確實可以減少量子錯誤，現在我們正在對材料進行深度挖掘。
第三個實驗就是算法優化，利用更有深度的算法解決量子退相幹問題，這個我們之前也探討過，但目前的幾個算法並不適用。”
簡單介紹完之後，程驊就帶著劉凡看了一下這段時間的實驗記錄和實驗結果。劉凡沒有多說什麽，道了聲辛苦就先走了。
總的來說，真正到應用端的量子技術還有一段路要走，但平心而論程驊已經做的很不錯了，劉凡不可能去責怪他，但想到量子技術的實現可能還要等幾年，確實又很糟心。
或許是受到了源腦計劃的人的影響，雖然在量子技術上沒有係統扶持，但劉凡準備自己去好好研究一下這個領域。
正準備去做學習規劃，劉凡突然接到了何琳打來的電話，公司來客人了，胡衛疆突然來了...