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。
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