第103章 你知道的太多了
这次在灯塔国内禁售一家民营企业,陆羽觉得很可能只是一个开始,后续不知道还会整出多少幺蛾子。
陆羽摇摇头,不再想这些事情。
毕竟对他来说,大国之间的事,离他还是太过遥远。
这天陆羽在家看书,接到葛云聪的电话,跟他说特效软件主要模块和插件基本开发得差不多了,现在要进行第一次整体测试。
陆羽有点期待,说马上就去公司。
挂断电话,给安保人员说了一声,等他们准备好,一起出发前往云汉科技。
到公司的时候,葛云聪已经带团队做好准备工作,只等正式测试。
陆羽也没有多说什么,直接让工作人员开始。
……
两个多小时,这次整体测试还算比较成功,除了一些小BUG,没出现大问题。
这样的结果陆羽很满意,葛云聪等人也由衷的高兴。
前前后后忙碌了半年,现在已经看到胜利的曙光。
跟程序猿们欢庆了一会儿,陆羽和葛云聪回到办公室:
“这次整体测试很不错,是值得高兴的事,你们已经接近成功了。
“不过暂时还不能放松,接下来还要继续完善细节,还有一些小插件没有完成。”
“看进度,春节前是肯定完不成的,不用太赶,慢慢来,多做一些测试,最好让幻创数字那边的特效制作人员,来上手实际操作。”
“毕竟,实践是检验真理的唯一标准嘛,有一些我们忽略的问题,可能他们能发现。”
“等软件正式发布了,给你们一周的时间,带薪休假。”
……
葛云聪点头:“我会安排好的。”
犹豫了下,又问陆羽:“陆总,我们这么大的一个团队,特效软件之后,我们该干嘛?总不能就只做维护升级吧?”
陆羽:“这么大的一个团队?你觉得现在的团队已经很大了?”
葛云聪有点傻眼:“接近四百人了,不大吗?”
陆羽摇头:“不够,远远不够。”
葛云聪:“陆羽,能不能透露下,公司接下来到底要开发什么?”
陆羽没直接回答,反问他:“你有什么想法?”
葛云聪:“现在这么多人都不够,肯定是一个大工程,不会是要搞操作系统或者CAD工业设计软件吧?可就凭我们也构建不了完整生态,也没有应用环境啊。”
陆羽有点好笑:“可以再大胆一点。”
葛云聪先是一愣,接着想到了什么,一脸不敢置信,目瞪口呆的看向陆羽:
“陆总,你不会是想……”
陆羽很肯定的点点头:“这么没信心?”
葛云聪无语:“又不是简单的软件,那是人工智能!”
陆羽:“说不上真正的人工智能,连弱人工智能都算不上。”
葛云聪嘴角抽搐:“那也不是简单的事。”
陆羽:“你觉得哪难了?”
葛云聪觉得哪里都难,半天憋不出一句话:“……”
……
陆羽:“以蓝星现在的硬件条件,是诞生不了真正的人工智能的,现在大家研究开发的,说到底,只是基于算力提升的有限智能程序。”
“算力决定了智能程度,那又是什么决定算力?”
葛云聪下意识的回到:“存储,网络,最重要的,芯片和算法。”
陆羽:“存储靠什么?”
葛云聪:“服务器。”
陆羽:“网络,我们和别的公司有差别吗?”
葛云聪:“没有。”
陆羽:“所以,还有什么问题?”
葛云聪:“可我们没有自己的AI芯片。”
陆羽:“除了极少数,其他公司也不是都有自己的AI芯片。”
葛云聪:“但是性能差别很大。”
陆羽:“我们和其他公司相比,优势在哪?”
葛云聪:“我们要什么没什么,哪有什么优……算法!”
陆羽两手一摊,耸耸肩。
葛云聪有点激动:“陆总,你真能搞出提升算力的新算法?”
陆羽:“应该,能吧,人工智能包含了那么多种算法,想要提升算力,不是一种两种算法能决定的。”
葛云聪:“我知道我知道,从一开始接触编程开始,就对人工智能特别感兴趣,也搜集过很多这方面的资料。”
……
陆羽:“既然你对人工智能有一定了解,那你就应该知道一个人工智能包含的算法有多海量。”
“不说那些不太重要的,我们就说说最为主要的几类算法。”
“回归算法,试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系,是统计机器学习的利器,有最小二乘法,逻辑回归,逐步式回归,多元自适应归样条等等。”
“基于实例算法,对决策问题建立模型,选取一批样本数据,根据某些近似性,把新数据和样本数据进行比较,来寻找最佳匹配效果,有学习矢量量化,自组织映射算法等等。”
“正则化方法算法,一般作为其他算法的延伸,根据算法的复杂度对算法进行调整,其中最典型的就是弹性网络算法。”
“决策树学习算法,根据数据的属性采用树状结构建立决策模型,用来解决分类和回归问题,包含分类及回归树,随机森林,梯度推进等等算法。”
“基于核的算法,把输入的数据映射到一个向量空间,在向量空间里,很多问题能够更容易解决,包括支持向量,径向基函数,线性判别分析等等算法。”
“聚类算法,按照中心点或者分层的方式,对输入数据进行归并,其中最主要的是期望最大化算法。”
“关联规则学习算法,通过寻找最能够解释数据变量之间关系的规则,来找出大量多元数据集中有用的关联规则。”
“人工神经网络算法,模拟生物神经网络的模式匹配算法,这是机器学习的一个庞大的分支,有几百上千种算法,感知器神经网络,反向传递算法等等。”
“深度学习算法,是人工神经网络算法的一种,算是对人工神经网络的发展,试图建立大得多,也复杂得多的神经网络。”
“可以分为监督式和半监督式学习算法,用来处理存在少量未标识数据的大数据集,包含卷积网络,堆栈式自动编码等等。”
“降低维度算法,用来分析数据的内在结构,高维数据的可视化,简化数据以便监督式学习使用,有主成份分析,偏最小二乘回归,多维尺度,投影追踪等等算法。”
“除了这些,比较重要的,还有,数据压缩算法,集成算法,堆叠泛化算法,平均单依赖估计算法,合并查找算法,奇异值分解算法,公钥加密算法,强化学习算法,梯度下降算法,离散微分算法,动态规划算法,分支界定算法,等等等等。”
陆羽一口气说了大量人工智能需要运用到的算法:
“这些还是比较重要的算法分类,每类算法都包含多种算法。”
“说了这么多,还只是人工智能本身,而基于它开发的实际应用,更是数不胜数。”
“现在,你觉得我们这个团队,人还多吗?”
葛云聪以前虽然也了解过人工智能,但没有陆羽了解的这么详尽,听陆羽说完,感觉他随时都能开发出一个人工智能的样子。
有些呆滞的摇头:“不多,一点都不多。”
陆羽:“所以,做好准备吧,一旦我们正式开始开发人工智能,就不是短时间能完成的事情。”
葛云聪问出疑惑:“陆总,我怎么感觉,如果硬件条件达标,你很有把握搞出真正的人工智能啊?”
陆羽脸色一肃,表情郑重,眼神犀利,语气深沉:
“看过电视剧吧,你知道的,太多了。”
葛云聪咽了咽发干的喉咙:
“陆…陆总,你别吓我,云汉科技就是我的家,我爱我家,真的!”
陆羽也只是跟葛云聪开个玩笑,没想到葛云聪是这种反应,哈哈笑了起来:
“放心,跟你开个玩笑。”
葛云聪犹不放心:“真的只是开玩笑?”
陆羽无语:“你是不是电影看多了?再说了,还真正的人工智能,贾维斯要不要?没有量子计算机和量子芯片,都是空谈。”
葛云聪半信半疑:“真的?”
陆羽:“你自己不是研究过吗?”
葛云聪:“现在诞生不了真正的人工智能,这话以前我是相信的。”
“但陆总你刚才这么一说,又那么自信满满,以你的技术,我不知道该不该继续相信。”
陆羽:“我说我能开发出来,你相信?”
葛云聪:“相信。”
陆羽:“看不出来,你葛云聪居然也学会拍马屁了,你对我的编程技术就这么有信心?”
葛云聪撇嘴:“我真不是拍马屁,陆总你的技术有多厉害,你自己心里没数么?”
陆羽:“我有那么厉害吗?”
葛云聪:“没有吗?”
陆羽:“有吗?”
葛云聪:“有。”
陆羽长长叹了口气:“哎,想不到这么快我就无敌了。”
葛云聪:“……”
……
跟葛云聪瞎侃了一会儿,陆羽才离开公司。前面说过人工智能包含了非常多的学科,实际应用包含的学科就更多了,陆羽现在当然不可能开发出一个真正的人工智能。
知识储备不够,硬件条件也不行。
他现在只能和蓝星上其他公司一样,开发一个初步的弱人工智能。
不过就算是如此,也能有极大的作用,提高学习研究效率,实际应用也是比较广泛,甚至可以涵盖各行各业,医学、工业生产、大数据等等。
虽然陆羽现在的知识储备还不够,但是盖一栋大楼需要把所有的材料都准备齐全才开始吗?
可以先平整土地,挖挖地基嘛。
开发弱人工智能是一个长期的过程,又不是一朝一夕间就能完成的。
先从简单的、自己能做到的开始,后续继续学习,再开发复杂的部分。
……
回家的路上,陆羽望向窗外,皱着眉,捉摸不定。
如果不出意外,春节过后,再有一个月左右,整套特效软件就可以开发完成。
陆羽有点犯难,开发倒是开发好了,问题是,怎么推广?
开发布会?
别闹,又不是面向普罗大众的一般软件,特效制作人员总共才有多少?
即便云汉科技已经把软件制作得比较简单了,但没有任何基础的人,还是要花费一番功夫熟悉才能上手。
你开发布会,给那些特效公司发邀请函,别人连你云汉科技是干嘛的都不知道,会来浪费时间?
陆羽挠挠头,准备到时候问问邓强,搞宣传、弄推广、做营销这类事,他陆某人实在是不擅长。
……
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