335.量子

两人各有所思，再次回到了七星实验室内。

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进门前，陆铭对路舟说道，“这样吧。目前实验室的状况你也清楚，单单你之前提的两个走向，一个ai芯片的探讨，一个认知科学的延伸。若再算上今天这个ai处理脑电信号的尝试，实验室的资金其实并不富裕。”

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陆铭顿了顿，“尤其，无法商业化的部分研究，可能会对公司造成负担。这个，你多加把握。”

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路舟也明白陆铭所担心，“嗯。”

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两人刚走进门，就见实验室内有几人是在白板前讨论。

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曹文聪，“我们所涉及的一些问题，很多时候都是在寻求一个最优或近似最优解。方式上有很多，比如说蒙特卡洛模拟，对解空间内的各个随机搜索点进行检验，不断收敛到全局最优；比如说遗传算法，模拟达尔文生物进化论的进化过程，通过遗传算子的组合交叉和编译，从末代最优个体中解码出近似最优；又或者我们实验室做的卧龙，模拟神经网络的学习过程。

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而我们刚讨论的量子退火算法，也是为了实现这个目的。”

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路舟稍一听，就让曹文聪的话给勾起了兴趣。

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何为最优？

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以物体识别，不就是找到最合适的分类，找到最像的答案。好比，人脸识别，认出你最像你，确认一个结果。

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路舟想了想，九十年代的模拟退火算法他是有所涉猎。它模拟了固体退火的过程并改变数据采样准则，改进了蒙特卡洛模拟的计算效率，再通过“冷却”来控制算法进程。

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曹文聪，“量子退火和模拟退火有极大的不同。”

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路舟，“......”

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曹文

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