个参与研究的博士生正好也在。从杨南征和那几个博士生那，张乐行又问到了更多的东西，虽然依旧没有完全搞清楚这个传说中的什么“复合神经网络自学习熵选择式AI系统”到底是怎么构成的，但是他还是弄明白了这个AI系统的实用价值，以目前的电脑性能来看，AI系统的自主控制极限是100个不相同的单位，也就是说一台电脑可以控制100人左右规模的部队进行中等决策，并且拥有学习对手策略及根据对手行动规律来修正自身策略的功能，一旦超过100个单位的极限，要么就必须降低决策时的考虑深度，要么就必须放弃一部分单位的控制权。
从这一点来说，如果想将这套AI系统应用于单机游戏的话，那么因为需要相应玩家的操作以及其他处理，AI系统能控制的单位数量还会大幅度的下降。据其中一个叫秦明的博士生估计，在目前的主流电脑上，AI系统能控制的单位数量大约会将到30个左右，在这种情况下才能进行中等决策，也就是很接近与普通玩家的决策能力，再加上学习和修正功能的辅助，经过一段时间的成长，有可能超过普通玩家。如果需要进行更强大的高等决策，那控制单位的数量甚至会下降到个位数，连中国象棋都玩不转了。
不过张乐行对电脑性能的增长速度还是很有信心的，他相信等过上个两年，就算这套AI系统不再进化，光是电脑系统性能的直接升级就足以使其拥有不错的实用性了。哪怕就是现在，如果能做好规划，有不少游戏中还是有机会用到的，比如在角色扮演游戏中，可以用来增强某个城镇中部分NPC活动的智能化，反正游戏主角不可能同时出现在多个城镇，也不可能同时接触所有的NPC。比如在《三国志》、《战国策》这类的策略游戏中，可用来对战争场面进行适当的辅助，相信有学习和修正系统的帮助，战斗的过程会更有乐趣的。甚至在即时战略游戏中，也可以考虑将AI系统打造成智能NPC辅助系统，可以帮忙进行资源采集、建设等辅助工作。总之，AI系统在游戏中的作用还是很大的。
赵海光在一旁同样也没听懂，不过从张乐行的表情上他还是判断出这个什么“复合神经网络自学习熵选择式AI系统”还是很有用的，要不然他的妹夫也用不着这么急切的到处问。从铁血工作室出来，赵海光特意快走了几步，赶到张乐行的身旁，小声的问道：“乐行，那个什么什么AI系统，到底是什么东西？”
张乐行刚才注意到赵海光一脸像是很明白的样子，还以为他听懂了，没想到比自己还差，只好将从伍前
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