第二天一早。
江寒吃過早飯后，帶著夏雨菲出門，直奔高新區。
來到大江和星空駐地之后，先和夏如冰見了一面。
目前，大江和星空這兩家企業，都運轉得十分不錯。
星空已經實現了盈利，僅僅賣“壞蘋果”的授權，就已經有了幾個億的凈收入。
而且，后續還有好多大公司，在排隊等著洽談合作。
江寒看完賬目，十分開心：“小姨辛苦了。”
夏如冰嫣然一笑：“我辛苦什么？不過是跑跑腿、磨磨嘴皮子……”
江寒思考了一下，問：“小姨，咱們星空現在最多能抽調多少資金？”
夏如冰不假思索：“三個億絕對沒問題。”
這是實話，以專利為主的科技公司，對于資金鏈本就不怎么倚重。
江寒欣然一笑：“3億嗎？差不多也夠了……這樣吧，您抽點時間，幫我跟世界上幾家主要的超算制造商聯系一下，買一套好一點的超級計算機。”
“地下室那么多服務器還不夠用嗎？”夏如冰好奇地問。
江寒微微一笑：“那才多少點算力？沒有2~3個PFlops，怎么玩大數據？”
“那……咱們按照天河一號的指標買？”
江寒點了點頭：“能買到當然好了，但咱們這點錢，我估計可能不太夠……”
我國的“天河一號”超級計算機，曾經有差不多整整一年，保持了世界第一的排名。
即使現在，也仍能排進世界前三。
雖然有著4000多千瓦的恐怖功率，不過要說速度，那是真的快！
要說江寒對其不眼饞，那當然是騙人的，只可惜手里這點錢……
他現在很需要一臺超算。
否則就算把阿法狗的算法開發出來，也沒法得到“合法”的訓練數據。
總不能用虛擬空間里的超算，來訓練阿法狗吧？
怎么解釋來源？
安排完這件事之后，江寒又去看了下大江。
《絕地求生》的開發進度相當喜人，甚至已經可以跑圖了。
無人機那邊，也進展順利，估計再有兩個月，就能看到樣品。
中文手寫識別的核心算法，目前蘋果公司等國內外廠商，都已經派人前來接觸過了。
這些合作談下來，肯定又是一筆筆源源不斷的財富。
OCR軟件的銷售情況，也還不錯，至少對得起它的品質和近乎壟斷的地位。
老江氣色也比之前好多了，江寒猜想……
從這天回家之后，江寒就開始著手設計阿法狗算法。
一連花了好幾天，總算弄出了一個大概。
當年的他對于阿法狗，那也是相當感興趣的。
畢竟這種既有趣又牛掰的玩意，放眼整個世界也并不多見。
當年他著實看了不少相關的報道和分析文章，雖然沒讀過DeepMind的原始論文，但阿法狗中到底用了哪些手段，他大概還是有點印象的。
初代阿法狗的算法，其實相當簡單，主要包括三大部分。
首先，通過輸入人類的棋譜，使其得到“基本”的圍棋知識；
然后，運用強化學習技術，使其在戰斗中，自主提高棋力。
最后，通過蒙特卡洛算法，減少計算壓力，提高可行性。
沒搞過圍棋算法的人，通常會很自然地設想：只要窮舉每一種落子的可能性，不就可以了嗎？
沒錯，當年擊敗了小卡的“深藍”計算機，就是這么干的。
可那是國際象棋，復雜度源遠比不上圍棋。
圍棋有19行、19列，一共381個交叉點，所以總的狀態空間，就是3的361次方！
即使去掉一些不合法的狀態，其復雜度也將達到2x10^170！
要知道，整個可觀測宇宙中的原子總數，也不過才10^80個……
所以，圍棋程序是無法窮舉的。