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第155章 看似科幻,实则现实

第155章 看似科幻,实则现实 (第2/2页)

“那么,这和我们自己思考是不是就又接近了一步?至少形势上的是的!
  
  “至于我们怎么知道,用户具体的意图:一、日常使用的行为;二、突然收到的信息;三、最近想干的事情;四、其他。
  
  “这个事儿现在是不是又能干了?”
  
  确实可以干了。
  
  基于以下三点:一、小沙最了解用户,尤其是在使用了硬件融合感知之后。
  
  二、小沙作为全能助理,用户的所有信息它都有一份,长时间使用下去,小沙的处事逻辑会和使用它的用户趋于拟合。
  
  三、小沙的智慧能力在很多时候已经不弱于人。
  
  这三点一结合,怎么就不能干呢?
  
  这就是属于AI的大数据啊,以小沙的能力,真的可以慢慢做到很精准。
  
  而且,这还不仅能够帮助用户处理问题,小沙也可以产生灵感啊!
  
  什么叫灵感?
  
  那就是灵机一动冒出来的东西!
  
  这时候,谁能说通过小沙冒出来的灵感它就不是灵感呢?
  
  根据自己的情况,每天给自己一个新的灵感,择其靠谱者而深入研究,择其不靠谱者而直接放弃。
  
  久而久之,肯定会有成果产出的!
  
  原本非常科幻的一个事情,在郝成的立靶子、朝着靶子走更近一步、然后再剖析这个过程。
  
  一个看似根本不可能完成的任务,最终转化为了AI的训练问题:
  
  从操作意图识别,通过用户的长期使用数据结合瞬间的信息输入,升级为用户真实意图识别。
  
  而这,对于白驹科技来说,根本就不算很困难的事情,至少已经看得着眉目了。
  
  就这样,无界系统的下一项更新和能力已经展现在魏书杰面前了。
  
  虽然,和直接汲取记忆相比确实差了非常多,但是,原本就已经极其强大的无界系统,这不直接会变得更加强大了?
  
  ……
  
  “嘶!”魏书杰越想越震惊,越想越觉得自己狭隘了,心里也是不住的感叹:有了白驹科技,世界的进程不会都要加快了吧?
  
  今天,他是第一次见识到了郝成的思维方式和逻辑,竟然是这个样子的。
  
  他又想到了自己这边的【非确态输入的逻辑运算单元】,看样子,这课题产生的方式也差不多是同样的。
  
  转头看向郝成,郝成也正看着他,并且点了点头,明确告诉他就是的。
  
  在远处立一个靶子,那就是方向,往那个走一步,那就是进步。
  
  “你看,”
  
  郝成还给魏书杰展示了一下自己的手机,只见小沙已经对郝成刚才说得话进行了总结。
  
  这还不算完,基于这些,小沙还做了无界系统正式版的更新策略,甚至连计划和更新的具体方案都做好了,甚至,提示是否要发给林文。
  
  这个东西原本就不是该和魏书杰讨论的,只是话赶话赶到这里了。
  
  “你看这,稍微再升级一下,是不是就跟我说的操作意图识别差不多了?”郝成说道。
  
  “确实!”魏书杰长出了一口气,觉得自己有点儿缺氧——他是真的觉得有点儿跟不上郝成的节奏。
  
  “你今天过来,是说什么的来着?”
  
  顺手授权小沙将无界系统2.0的计划发给林文,郝成也是看着魏书杰问道。
  
  “非确态输入的问题。”
  
  魏书杰嘴角抽了抽,自己这边刚说了一点点成果,就被拐带跑了,顺带着帮郝成捋顺了那么大的思路:“我决定从‘多’还是‘少’这个概念的判断入手。”
  
  “嗯!”郝成点了点头,示意魏书杰继续说下去。
  
  “多和少的判断,对于机器来说还是非常难的,而且,机器判断多少的方式和人也有非常大的差别。”
  
  魏书杰接着说道:“比如,大街上有一群人,多不多,人类只需要大眼一扫,就能得出结论,多!
  
  “而机器要做出这个判断就非常困难,采集到图像后,机器就首先要计数,然后还需要有一个标准,大于多少才是多。
  
  “这其中的区别就非常大。”
  
  “确实,”郝成对魏书杰的想法表示认可:“这是一个非常不错的方向,有具体的思路了吗?”
  
  魏书杰先是摇头,然后又是半点头:“从围棋开始吧。”
  
  AI下围棋就有这样一个问题:我占了一大片,这一大片它是多少,人其实是靠目测估算的,而AI是真的会精确计算。
  
  魏书杰的计划是,给AI换一种算法,让它也通过“片”的大小来估算。
  
  “做过具体的假设评估吗?”郝成刚刚看了魏书杰对于整体非确态的假设评估,发现他确实擅长做这个。
  
  就是先假设这个东西能实现,然后在尚未实现的时候,就能估算出这个东西的效率。
  
  “假设,AI可以通过‘片’来大约估算数量,在判断多与少、好与坏等非量化指标的时候,理论速度的提升至少是万倍这个量级的。
  
  “当然,准确性上会差一些,95%!”
  
  郝成点了点头,在脑子里模拟了这么一个场景:围棋棋盘,有两“片”空地,要判断哪个更大:
  
  现在的AI是精准计数,需要上万次的运算。
  
  而如果像人一样,进行多与少的判断,那只要大眼一扫,也就是只需要一两次运算。
  
  速度确实要快上万倍,准确性要差一些。
  
  牺牲5%的准确性,来换上万倍的速度提升,值得不值得?
  
  那就要看使用场景了。
  
  尤其是在AI的训练中,这种非确态不仅没有影响,甚至还能带来更多的变异和可能。
  
  “有具体的算法思路了吗?”郝成问道。
  
  “有!”魏书杰今天过来最主要的目的就是为了告诉郝成这个“有”!
  
  “那好,那就先这样实施。”郝成点了点头。
  
  机器像人类一样判断‘多’和‘少’,这可不是一个问题,而是一类问题,只要真的解决了,未来的应用会非常广泛。
  
  郝成甚至认为,这是AI能不能真的更近一步的关键核心——因为他试了,小沙现在判断多和少的方式依然是计数。
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