“現在說什麼都爲時過早，一會兒咱們再說——實踐見真章。”
肖波雖然自信，但在座的這些人沒見識過，縱然他描述的頭頭是道，背後還有潘正教授力挺，但有的人還是一副“你在逗我”的表情。
肖波能理解，因爲前兩天的他也是這副表情——他現在就想看看一會兒這些人的表情變化——不能只自己一個人顛覆不是？
“荷泵”的理論確實超出了既有的認知——你說理論可行，理論當然可行——這就是生物科學的理論套了一層半導體的皮。
一個人在在這兒站着，會思考——那就是活生生的實際案例——你能說它不可行嗎？
但是你怎麼把這東西用工業化的手段做出來，能做得出來嗎？
就算是仿生，也是顛覆認知的。
“我手裡，這是一個基礎的元器件，它是基於‘荷泵類物質膜’設計和製造的。”
肖波看着底下一個個的人心裡瞭然，他知道，有人肯定在嗤之以鼻——新理論怎麼了？新理論就算沒問題，它就一定強大？
他故意頓了一下，觀察了一遍所有的表情，好久才接着說道：“這是一個單元的——多值邏輯基礎電路。”
“啥？你說啥？”
肖波話音一路，一位專家老師“騰”的一下站了起來，指着他：
“肖波，你再給我說一遍？！”
“孫老師，是的，單元的，多值邏輯，基礎電路。”
肖波也隨即起立，伸手扶着喘氣兒喘得有點兒急促的孫老師，但點了點頭，語氣十分依然堅定的回道。
寂靜！
全場寂靜！
除了孫老微微有些急促的呼吸聲，再也沒有其他的聲音。
多值邏輯，這不是一個新的概念。
高阻態的三態門邏輯電路，就是通過一個EN控制端來控制門電路的通斷來實現三種狀態的輸出。
當EN有效時，三態電路呈現正常的“0”或“1”的輸出，而當EN無效時，三態電路給出高阻態輸出。
而新型多值邏輯，更是被廣泛的前沿研究認爲能夠實現更高的存儲密度。
新型多值邏輯在電路設計中，可以有效減少電路開銷，減小電路的複雜度。
就在近年，利用多元邏輯設計計算系統的實現已經成爲前沿研究的焦點。
甚至有研究認爲，多值邏輯的重要意義，在於它能與現有的計算機芯片配置兼容。
更在於它可以彌合當今計算機與量子計算機之間的差距——成爲可以預見的下一個里程碑。
只不過，現在的所謂多值邏輯——都還是基於二進制的組合，比如加控制器強行三態，其實是兩個二態的組合。
這樣不僅沒有減少電路複雜度，反而增加了設計難度。
前沿的真正的多值邏輯電路系統研究，目前還大都還停留在口嗨——叫得響，就要的錢多——這麼一個階段。
但現在，肖波就明晃晃的拿着一個玩意兒說這是單體的多值邏輯電路，還是基礎電路？
要麼，是你在逗我，要麼，莫非是我沉睡了三五十年，不瞭解世界科技發展的形式了已經？
“如果，這是真的。”肖波笑呵呵的說道：“那它能解決我們的問題嗎？”
“能！當然能！”不用別人開口，楊焱就立即跳了起來：“多值邏輯電路系統，對於AI的訓練和培養，那還用說？”
業界早就有不少人認爲，
三進制計算機纔是理論上最強大的存在，只不過由於市場和話語權的原因，纔沒有最終發展起來。
而多值邏輯，尤其是第三態具有流動性且趨於混沌的多值邏輯，對於處理智能問題的確更擅長。
……
“既如此，那就上模擬！”
多值邏輯單個元器件的性能很快被確定，但應用到整個系統中能夠起到多大的作用，還需要複雜的演算才能確定。
多值邏輯理論是強大，量子計算機理論也強大，但現在應用還非常侷限，能把強大的理論具體實現到了什麼程度，能不能立即投入使用，這纔是千尋科技此時最關心的問題。
很快，元器件基礎性能數據參數被輸入到一個特意臨時構建的小型模型中，用於進行AI訓練效率的估算。
由於對多值邏輯的認知還存在着一些盲區，在這類參數的設定中，千尋科技也儘可能的選擇保守——他們想知道的是模型的下限。
而最終模型下限的數值將最終決定千尋科技做出的決策。
此時，一羣人圍在碩大的顯示器面前，看着不斷跳動的數字，腦袋一低一仰的，彷彿上面的折線是自己的心電圖一般。
他們十分緊張——最終的結果將最終決定他們是否能結束近幾個月來無休無止的加班模式。
別說他們了，肖波也微微有些緊張。
在華州，他觀察了多值邏輯芯片的功能驗證和性能測試，但一直沒有機會在實際模型中驗證過完整的邏輯。
當然，在回來的高鐵上，他自己在腦子裡演算過——但演算的結果太積極，積極到他自己都難以相信的地步。
而這，使得此刻的他更加緊張了。
“肖老師，緊張了？我看您都冒汗了？”
肖波扭頭一看，是自己組裡的一個年輕小夥子：“蘇開，你小子這麼淡定？加班沒加夠是吧？今天夜班你來值！”
“嘿，波哥，當局者迷了吧？你看這線——除了整數浮點數這些純計算類的參數，它稍微微的低了那麼一點點之外。
“其他的，都遠遠超過我們原本的邏輯。就不說波峰，波谷都比之前最高的高。”
蘇開眼珠子提溜着轉了轉：“具體的數據可能還得等，但只靠現在看到的這些數據，稍微一估算，至少三倍性能，這是下限，不可能再低了！”
原本只是兩個人在嘀咕，只不過蘇開越說聲音越大了，所有人都注意了過來，紛紛點頭：
“就是這樣， 下限是可以保證的，至少，比現在更高！”
楊焱已經喜上眉梢了，嘴上還是在說：“等等，再等等。”
……
“初始數據出來了。”
沒有讓一羣人等的太久，很快，臨時模型給出了最終的反饋：
“數據運算能力基本持平，典型邏輯處理準確率五個九，非典型邏輯處理正確率比我們先前的模型提升了68倍！”
“多少？”
聽到最後的數字，楊焱徹底站不住了，直接斜過身子，猛跨一步，頂到顯示器面前：
“你說多少？再說一遍！”
“68倍，老大，這是初代模型，是沒有經過訓練的。
“我們那個時候的初始模型對非典型邏輯的處理能力，幾乎沒有，趨近於零。
“68倍已經是刻意壓低過之後，極其保守的數字了。”
“嘶……”
所有人集體倒吸了一口涼氣！
原本他們不覺得數字誇張，那是對比“言心”無數的訓練備份而言的！
但“言心”訓練了多久？雖然非典型邏輯處理不是聊天機器人的主要訓練方向，但那也訓練了十年啊！
但這個，連名字都沒有的，僅僅是模擬的，初代……
就可以跟“言心”拿出來一起比較了？雖然只是一個方向！
但……
這……
所有人都面面相覷，不知道說些什麼好了都。
而楊焱心裡，此時也僅僅只剩下一個念頭:
機會，這是一個絕對不能錯過的機會！
