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微觀層面的反向破解的確難度太大。
沒有總體構建思路，想要弄清楚納米級的各種電路佈局本就是一件極爲困難的事情。
更別提還是量子芯片跟電子芯片本就有着極大的區別。
這還只是硬件。
更讓無數人感覺糟心的是針對量子智腦的算法跟軟件。
事實已經證明智腦跟計算機是兩種完全不同的概念，智腦的自動化程度是計算機完全無法比擬的。就拿谷歌曾經轟動一時的阿法狗來說，雖然說它能像人一樣的下圍棋，但究其根本依然是深層次神經網絡學習結構，說是智能，但其實就是通過一層層條件判斷，來模擬出類似人類預感的那種模糊處理能力。
但量子智腦不同，它是能真正進行學習跟理解。即便沒有足夠的數據做學習跟對比，同樣也能完美理解人類語言的含義，能夠學習各種棋牌類的規則，甚至在競技棋牌領域戰無不勝，比如直接幹翻阿法狗。
是的，谷歌曾用寶貴的量子算力做過實驗，直接用量子智腦跟三代阿法狗進行圍棋對戰，最後結果是在人類世界戰無不勝的三代阿法狗直接被量子智腦狂虐，雙方在一週之內對戰總計103局，三代阿法狗全敗。
這還不算什麼，其中甚至有73局全是中盤便直接投子認輸。
差距就在這裏顯現出來了。
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