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第一百九十九章 诞生 上(1/2)

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作为IT从业人员,又一直在了解最新的各种资讯,向坤自然知道现在最前沿、最顶尖的AI大概是什么样子。

在AI领域,现在依然是深度学习、神经网络的天下,国内国外,狗哥、企鹅哥、度娘、阿里娘等等大厂,都有各自深研的方向,不时都要发表一下最新的进度。

毕竟目前大多数AI的研究方向,是很难通过闭门造车造出好车的。特别是机器学习,数据、算力、算法缺一不可,没有足够的数据集,你就是算法再精妙,机器的算力再NB,也很难得到想要的结果,并进一步进行现实应用。

在某些专项领域,AI已经有了超越或者说远远甩开人类的能力。

就好像AlphaGo接连战败了最顶级的围棋高手,随着进一步的提升和迭代,以后人类棋手可能已经很难再与其一战,它的对手会变成其他的AI。

但真说起来,打败柯洁等人类棋手的,就真的只是AI,只是机器么?

恐怕也不能这么说。

就像小明战斗力只有5,他想去见恋人小红,但是路上被一条战斗力100的巨龙挡着,他打不过。

于是小明回到村里,纠集他的矮人小伙伴,花费数年时间,针对巨龙的各种弱点和战斗方式,进行各种模拟对抗,然后打造了一柄飞剑“白帝圣剑”。

“白帝圣剑”打龙类的时候战斗力200!

于是高喊着“白帝圣剑御剑跟着我!”的小明,轻松地干掉了巨龙,见到了小红。

那么到底巨龙是被“白帝圣剑”打败的,还是小明和他的矮人小伙伴?

没有小明,说不定“白帝圣剑”遇到一只战斗力3的猫咪,就被拍趴下了,因为它的训练集里没有见过呀~!

狗哥家去年的BERT模型,甚至在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中的11项NLP任务夺得STOA结果,号称在阅读理解方面远超人类。随后讯飞哥、企鹅哥、阿里娘的国内团队,也先后在SQuAD测试中轮番登顶。

到了SQuAD2.0,巨硬亚洲院、阿里娘等团队,也都不停刷新着更好的成绩,看起来在阅读理解方面,人类也已经被AI甩得很远了。

但真的是这样么?AI真的已经能比人类更强的阅读理解能力了?已经能够理解人类的思维和想法了?

说到底,现在的AI,依然只是“高级工具”而已。

不论它看起来多像人类。

向坤在刚开始做“AI助理计划”的时候,就已经看到了现在机器学习、神经网络的瓶颈,所以最开始,他并没有做“超级AI”的想法,因为那不现实,他一直是想着在现有的各种框架下做一个集成和优化。

但后来他发现,那种做法依然要花大量的时间精力,依然不是他现在能以一己之力轻松完成的。而既然要费那么大力,那为什么不想办法再更进一步?

说白了,就是几次变异后,他又“膨胀”了,攥着两毛钱,就想吃世界上最好的馄饨。

因为他觉得自己这两毛钱很值钱,就这么买价值普通两毛钱甚至两块钱、二十块钱的东西太亏了。

但要怎么做?

向坤无数次地有过那么一点“灵光一闪”,隐隐约约地已经有了个想法,但总是还没办法完全兜住,还是“俱现”不出来。

这也是他为什么要答应张倩,要接下那个项目的原因,他想要在做其他项目的过程中,帮助他再去找“那道光”。

不过遗憾的是,帮助并不大,那个项目的框架已经打好、核心已经做完,但向坤的“AI助理计划”依然连挖坑的角度都没找好。

看着显示屏上他为了帮助自己思考而画的图,向坤一手捏着自己的下巴,一手把玩着他自己雕的阿尔萨斯。

向坤现在已经明白了:

想要用两毛钱弄出两百万的东西,一定、必须要有非常开创性的创造,必须是一个从底层开始的、全新的东西,一个能够撬动地球的“杠杆”。

在旧有框架下,他是肯定没有办法做到的,哪怕他通过变异,大脑在某些领域远比普通人甚至一般的天才要强许多倍,但全世界那么多的机构、那么多的大厂、那么多的人才和团队聚集在一起天天研究,有那么多的设备、那么多的数据可供他们使用,他一个人无论如何都是比不过的。既然他们没办法从旧有框架下找到突破点,那他一个人也同样很难做到。

但这个底层要有多底层?

真要说起来,软件层面的创新,永远离不开硬件。

就好像当初计算机刚诞生的时候,关于人工智能就分为了“符号主义”和“连接主义”以及后来的“行为主义”。

“连接主义”又叫仿生学派,主张模仿人类的神经元,用神经网络的连接机制实现人工智能。现在大热的机器学习,奉行的就是“连接主义”。

但是在七十年代,因为硬件的发展水平、算力匮乏等原因,“连接主义”一度陷入低谷。

直到现如今,计算机的算力突飞猛进,因为互联网、移动网络的发展带来了海量的大数据,使得“连接主义”下的机器学习有了最合适的成长环境,开始蓬勃发展,孕育出各种各样的平台、算法、模型,在各行各业,各种环境中开始有了大量的应用,甚至有了“AI要取代人类工作”的说法。

今年早些时候华为发布了晟腾910AI训练芯片、晟腾310AI推理芯片,没过多久阿里达摩院也发布了号称全球最强的含光800AI推理芯片,这些硬件上的提升,都必将让机器学习获得更加极致的进化。

而可以预见的未来,或许三十年也或者二十年,量子计算领域取得重大突破,量子计算机开始大规模应用,到时必然也将带动AI领域出现变革,必然会诞生更加全面、复杂和强大的AI模型,说不定随着对人类神经元研究的推进,会出现“抄袭”得更全面的神经网络,从而实现真正意义上的“超级AI”。

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