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个初步的想法。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。确定了这个方桉安排后，徐佑正式开始了这一工作。虽说只是利用量子计算机，去做一个围棋的人工智能软件。不过必要的围棋知识，是一定要有的。好在，徐佑之前在蓟京大学，上过围棋的选修课，并在和聂杰的三局对弈中，棋艺有了非常大的进步。而为了提升自己的学习经验，锻炼自己的脑力。徐佑还会在闲暇的时间，自己与自己下盲棋，围棋的水平也在不断的提升着。即使徐佑并没有正式测试过自己的棋力，不过至少在业余围棋爱好者中，徐佑肯定算比较厉害的了，也有与部分职业棋手一战的实力。经过对新的量子设备优化框架的详细了解，以及对围棋这个游戏的透彻分析之后。徐佑确定了这个围棋量子人工智能系统的几个重要部分。第一个部分，是走棋系统。确定当下的棋盘局势，采样并预测接下来的走棋。第二个部分，是评估系统。根据给定的当成局面，判定黑棋和白棋谁具有优势，并估计大致的胜率。第三个部分，是质量系统。因为在实际比赛中，对局时间是有限制
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