他們想要的是領先，絕對的技術領先！
接下來的任務依然非常艱巨！
不過扎克伯格很快話鋒一轉道：
“不過，我們好像能有機會獲取有關他們正在研制AI的情報。”
馬斯克聽到這話，很快來了興致。
如果能拿到有關他們的AI的詳細數據，就有機會找到他們的破綻，從而在足球賽上擊敗他們！
科學家的事，怎么能叫偷呢？
馬斯克問道：“所以，你說的辦法是什么？”
“如果我們能夠遠程登錄‘足球大腦’的系統的話，那么我們說不定有機會獲取到他們的戰術情報和技術細節！”
馬斯克當然是等不及了！
“我馬上安排！”
……
此時在華夏科學院，張江分院。
經過差不多兩周時間的適配之后，林夢已經利用華夏科學院提供的智能足球AI系統，為自己的機器人裝上了這個被稱為“足球大腦”的足球機器人專用AI系統。
“足球大腦”是華夏科學院為這套系統取的名字。
當然，這顆“大腦”也僅僅只能用于足球賽的層面！
就像AlphaGo只能專門用于進行圍棋一樣。
AlphaGo本身絕對不是擁有了意識，而是通過窮盡幾乎所有可能性，從而找到勝算最大的方案。
只要能比人類多思考幾步，勝率就會顯著提升。
這也就是為什么AlphaGo能在圍棋方面戰勝人類棋手的原因。
“足球大腦”會在一個虛擬的三維場景內，模擬真實賽場上的效果。
然后根據賽場上每時每刻的環境情況，通過概率學計算出一種最適合自己的操作方案！
無論是傳球給隊友，還是單刀直入，抑或是直接射門……
通過若干次的模擬戰訓練，從而不斷更新自己的數據庫，獲取全新的比賽經驗。
這樣經過若干次的訓練獲取賽場數據之后，無論場上局勢如何風云變幻，它都能從容不迫地找到最正確的操作！
當然，這樣的過程肯定需要超大數量的運算！
林夢仔細檢查了這個算法的復雜程度，最后她推導出，每進行一次完整的模擬戰，所需要的運算量大約在2000多億億次。
如果要是用她自己的電腦，這怕是要算上個一年半載！
好在華夏科學院服務器的計算資源可以隨便供他們調取，所以所需的時間會減少很多。
說不定等個十幾分鐘就能完成了！
這樣正好可以一邊玩游戲，一邊等結果出爐！
當林夢讓服務器開始運行一次完整的模擬戰之后，她原本是想把游戲機拿出來……
結果，讓人震驚的一幕出現了！
林夢才剛拿出游戲機，服務器那邊就已經運行結束了！
她一開始還有些困惑。
難不成是程序出BUG，然后自行終止了？
可是屏幕上分別顯示的正是“成功”！
這就很奇怪。
林夢嘗試再次運行，結果依然是10秒鐘的時間就出了結果！
而且林夢檢查了一下“足球大腦”的容量，確實有大幅度增加！