作用下产生对化学刺激产生多种不同的变化和结果。
有多少不同的酶和化学刺激，就会产生多少种不同的状态和反应。
并且，人脑每秒可以有上千亿个神经元同时发挥作用，可以同时完成多项任务，比如我们经常一边喝水一边看电影一边思考，这是计算机无法做到的。
具象地表达的话，计算机智能喝一口水、看一眼电影、想一段问题，然后通过超高频率的计算，把“喝水、看电影”的时间缩短到极致，制造出“同步进行”的假象。
只有在量子态下，同一时间验证所有可能性的工作方式，才能最好地复刻出人脑的底层逻辑。
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不过，在设备发生改变的前提下，传统的深度学习理论似乎也要做出相应调整？
那就是王建成的事情了。
自己只负责把地基给造出来。
想到这里，陈念打开了系统面板，查看了量子计算机的解析源点要求。
不出他所料，在这个积累并不算深的领域，解析的源点要求极高。
通用型量子计算机的源点消耗直接是一串问号，哪怕是专用型量子计算机，在对“量子体积”有要求的前提下，源点消耗也基本达到了四位数以上。