而这个方案，实施起来非常之简单，只需要在驱动激光的同轴光路上，加入一个单模低功率绿光激光器就可以了。

不仅如此，这个方案还可以同时应用于稳定控制系统的标定。

最终形成了这么一套光束稳定控制系统，完成了相关的方案。

AI是怎么解决光源长期稳定运行这个问题的，纪弘虽然感兴趣，但他更感兴趣的，是这个分支的AI发生的这些个变化以及应用。

根据申再平的工作记录，以及张博按照AI的需求提供的各个零部件的参数以及整理出来的相关资料，依据这次EUV光刻机的研发进程，纪弘总结了如下的步骤：

第一步：将DUV光刻机的成熟方案当作素材输入到了训练库中。

第二步：类思维AI将这个成熟方案分解成了若干个模块。

第三步：单独升级其中的关键模块，甚至每一个模块。

第四步：将升级过后的模块替换掉步骤一当中的原始模块。

第五步：重复第一步。

……

“你们看似只提供了一套DUV的成熟方案，和供应商的能够应用于EUV的零部件，AI其实已经循环迭代无数次了。

“不仅EUV光刻机的整体是如此，很多零部件的解决方案也是类似于这样的过程。

“都是经过几万十几万甚至更多次数的推演，才最终给我们提供的最优选择。这个最优选择，几乎就是成功的选择。”

AI的过往历史训练数据十分庞大，仅仅整理出一部分，就耗费了一众人一个星期的时间。而纪弘也是得出了这样的结论。

而这样的结论几乎让所有人都瞠目结舌——这AI显然是进化了！

刘向东院士更是发出了无限的感慨：“科研领域，从此也要被改写了。”

以往科学研究，主要就是六大步骤：提出问题、猜想与假设、制定计划与设计实验、进行实验与搜集数据、分析与论证、评估。

而现在呢？

刘向东院士甚至认为，会直接栽在第一步：提出问题，好家伙，AI解决了！

“哈哈哈！”纪弘也是乐得不行，看着刘向东院士甚至有些幽怨的表情，他也是笑道：

“刘老师啊，你这是被镇住了，伱仔细想想，AI在解决问题的过程中，创造新的东西了吗？

“没有！它就是按照我们给它灌输的知识和理论，甚至是设备的数据和参数，来进行运算、组合、模拟、推演，从而得出一个结果给我们。

“它解决问题是有基础的。它既不能无中生有，也不能点石成金。

“而科研的目的呢，是为了更深入、更快速的探索这个世界尚未被发现的规律和性质。在这个过程中，AI这东西是一个加速我们研究效率的东西罢了。”

“你不用安慰我！”刘向东院士摇了摇头：

“我不信你想不到问题所在，现在的科研人员，最大的依仗是什么？是他们掌握的知识，是他们成年累月积累的经验。

“但如果这个AI再度进化下去，知识和经验可能就没有用了，尤其是知识，AI学的嗖嗖快。”

纪弘皱了皱眉，总觉得哪儿有点儿不对。

人不用去学高深的知识，让AI去学？然后人利用AI去实现自己的目标？扯犊子呢吗这不是？倒反天罡啊这是！

“刘老师！”纪弘缓缓摇了摇头：“任何时候，都是只有自己本身强大才是强大。您说的这个，我不认同。

“您带队，利用这个AI，研发出了EUV光刻机。难道您认为，随便找一个啥都不懂的外行人，也能搞定吗？这完全不可能！”

“那是因为现在的AI还不够强大。”刘向东教授反驳道。

“好，我们假设它现在够强大了，只需要说一句：给我制造一台EUV光刻机，它就可以完成相关的工作。”

纪弘说到：“那么现在，找一个三岁的孩子过来，他就能造一台光刻机吗？他最起码得知道什么是光刻机吧？得知道这东西是干什么用的吧？这不还是需要知识？”