芝加哥的行为甄别。并吩咐人工智慧C妹，按照自己先前所说的方案进行。
简讯传网址的事情，也可以由C妹代劳，反正人工智慧最大的用意，不就是让人们的生活更便利嘛。随着自己训练的人工智慧愈加成熟，亨利也逐渐开放一些写入类型的功能，而不再是先前的查询系统。自己和托尼·史塔克斗智用的A姐，在深度学习上已经到了一个瓶颈期。西洋棋作为较量的平，复杂度已经不太够了。要不然就是在硬体方面加强，才有可能重新把差距拉出来。
虽然没去扒艾尔比的底层代码，但是亨利猜得到，大概托尼·史塔克也和自己一样，脱离了现在市面上既有的程序语言。用自己一套和其他人不兼容的代码运行。
入门级的人写代码，考虑的是整套程序的运行时间，是否有不必要的循环拖慢效率，代码是否简洁易辨。
但是汇入的模块在背後干些什麽事情，大部分人都不关心，只在乎这个指令是否好用。
讲究效率或资源有限的人，他们会考虑一道指令的运行速度，内存的使用和释放。务必要把每一分算力，每一位元的内存都运用到极致。
A姐和艾尔比的对决，已经到了以数学为基础，结合机器语言与程序语言的比拚。连最基础的加法都要从内存位置重新检讨。讲究的程度不是变态，而是病态的级别。
即便如此，在西洋棋以十万盘为基数的对弈上，两套人工智慧的胜率与曲线是一条丝滑的斜四十五度直线。并且早早就触碰到执白必胜，以及胜利定式的门坎。
就算是加入更多限制条件，诸如曾经输过的棋路，调低其被选择的加权值。以及限制思考时间，从一开始的二十微秒、十微秒，降低到三微秒甚至是纳秒境。
一切作为都改善不了西洋棋已经测试不出两套人工智慧学习效率的事实，除非寻找一套更复杂但又保有一定公平性的竞技游戏。
然而不论是亨利或托尼·史塔克，暂时都没有对背後的硬设备进行大规模升级，加快运算效率的打算。真做到这种程度，就是真金白银比拚的军备竞赛了。和一开始的斗智、斗数学的主题不同。所以两人都没想过把这场游戏升级。自然而然，A姐的进展也就放慢脚步了。
作为最基础的算法暂时碰到了瓶颈，亨利自然将焦点放在实战用的人工智慧训练上。C妹的性能与内容调教，就是近期的重点。
虽然已经开放了更多功能，但是亨利也分出更多权限等级，限制人工智慧在自家计算机内部的行为。至少
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