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第89章 初级人工智能

    [叮!棋局对弈失败,获得初级人工智能技术]


    什么!


    万向感知到识海中的提示,大为震惊。


    无数裹挟着人工智能技术信息的矩阵颗粒,从四面八方强行汇入万向识海中的科技矩阵...


    这让万向脑仁一阵抽痛。


    系统这是在嘲笑我输给一个三岁小孩....?要用人工智能技术辅助我下棋不成?


    万向按着太阳穴,心中腹诽。


    于是联想到了之前的阿尔法狗和世界围棋大师对弈的报道。


    起初,人工智能在围棋这个充满计谋的领域中步履维艰,胜负参半。


    然而,经过大量的数据训练和优化,现在的阿尔法狗已经达到了超越人类顶尖棋手的水平。


    “失误,失误,而已!”


    万向吐槽系统竟然真的认为我棋艺不如一个稚童!


    科技矩阵蠕动了一下,仿佛是一种无声地回应...


    万向一阵无语。


    ...


    待万星雨洗漱熟睡后。


    万向给自己泡了一杯咖啡,坐到了电脑桌前。


    凝神进入识海...


    想看看科技矩阵中汇入了一些什么人工智能技术。


    其实万向对这个初级人工智能技术并不感冒。


    因为当前人工智能技术已经经过了很多次代的迭代,并且应用在了很多领域。


    所以严格意义上来说,这并不是什么新鲜事。


    识海中...裹挟着计算机技术和人工智能技术的矩阵粒,在蠕动着快速交融..相互渗透...


    悬浮的科技矩阵由于逐渐汇入矩阵颗粒,比最开始的体积膨胀了不少。


    随着矩阵内信息的杂糅,一些技术的研究路径开始从识海中生长出来。


    与万向一开始预想的一样。


    数据分析、人工智能语言助手、智慧交通、图像识别、工业自动化...


    识海中科研矩阵如活体的蠕虫,不断地蠕动。


    其实对于这些技术,万向并不感到惊讶。


    现阶段蓝星上已经有了很多具象化的实际应用。


    比如gpt、ai语音助手、无人驾驶.....等等。


    在万向看来现阶段的ai技术虽然令人惊叹。


    但从底层逻辑来看,完全被过度夸大了。


    现阶段的ai其实就是一台基于数学的猜测机器。


    并没有什么很神奇的地方。


    而且现在的ai技术所用到的其实也不是什么高级的数学知识。


    所以,本质就是一个猜测机器。


    可以让你输入信息,比如文本、图片、数字...然后输出结果。


    技术人员只需要输入大量的信息,然后用权重乘以这些数字,在组合他们..或者做一些信息提取处理..


    然后再次用权重乘以并组合它们,这样重复成千上万次,就得到一个人们想要的答案。


    从对信息加速处理的角度,这让使用者产生了ai拥有智慧的错觉..


    但从数学的角度来看,这其实很枯燥...


    和真正的[智能]也搭不上边。


    万向结合科技矩阵内的信息,在心中分析着矩阵中生长出的ai技术。


    除了让万向联想到可以利用这些技术赚取金钱外,再无其他,于是便准备从识海中脱离出来..


    就在这时,科研矩阵像是受到了某种刺激,激烈的蠕动起来。


    一个让万向感到陌生的概念,突然出现在识海中。


    [硅基意识编译技术]!?


    斯...万向本能的蹙眉,把每一个词拆开他都能理解。


    单从[硅基] 来说,指以硅为主要成分的材料或技术,最常见的就是半导体芯片领域。


    但是中间[意识]一词,让万向不得不和硅基生命这个概念联系在一起。


    [编译]自然是某种能够交互编码的概念。


    然而三个者组合在一起,却让他感到陌生。


    这似乎是只有在科幻片中才会出现的概念。


    万向用意识链接识海中的矩阵,尝试去理解这项技术..


    ...


    然而,半响过后..


    万向凝着眉满是困惑..


    同是在硅基材料上进行芯片设计,不同于现在先进高效的mips架构、龙架构、arm架构。


    [硅基意识编译技术]竟然回归到了最原始的冯-诺依曼架构...


    这很明显已经落后于当今的芯片技术。


    冯诺依曼架构由于指令和数据共享同一储存总线,因此当cpu需要快速访问大量数据时,就会出现cpu处理速度与内存读取速度不匹配的情况...


    这也是着名的冯诺依曼瓶颈!


    用冯诺依曼架构重新去编译恐怕不仅不能够实现人工智能,反而会成为人工智障..


    系统的初级技术,这也太初级了...万向在心中腹诽...


    但是,随着科技矩阵的蠕动和技术演化...


    万向意识到事情可能没有那么简单。


    识海中科技矩阵模拟幻化成了一块银色金属圆盘...


    然后圆盘上开始有凸点,不断的堆积出来,如孩童的积木玩具..


    冯诺依曼结构中的三大部件存储、运算和控制,并没有被明确区分,而是由特殊结构组合为一体..


    形成一种被定义为[元]的组件,[元]组件总共有26种类型。


    每个[元]又不同长着短轴和长轴。


    长短轴交错搭接,多个[元]聚拢在一起,形成一种[元团]。


    接下来这些[元团]开始堆叠成扭曲的网格,形成一张张堆叠在一起的巨网...


    这让习惯按照现代芯片设计逻辑进行思考的万向感到不解,因为这种设计方式,并不会让运算更加高效,反而效率极低,功耗巨大。


    与万向一开始设想的一样,很有可能制造出来的芯片是一款,性能很低的''人工智障芯片''...


    接着....一段混沌代码被编译进识海中的这枚模拟芯片中。


    识海中万向模拟运行芯片,不出所料,芯片运行起来愚蠢的可笑。


    万向将[1+1= ]的问题输入芯片进行运算,芯片经过一阵闪烁迅速后竟然宕机了...


    这让万向非常的无语,就这!?


    ...


    思来想去...


    这种‘愚蠢’的芯片是不可能应用到什么高新技术领域。


    给自己点上一根烟,很自然的想到了屋内熟睡的万星雨。


    于是万向决定干脆用这款被万向称作为‘愚蠢’的芯片做一个简单的儿童玩具。


    说干就干...


    退出识海。


    打开电脑。


    万向设计了一款具有黑白斑点外形的玩具狗。


    给其加上输入输出端口,预设一些简单的指令。


    这款玩具狗就可以根据语言和指令做出一些简单的动作。


    和市面上百十块钱能够买到的儿童玩具狗功能无异。


    作为一款儿童玩具已经足够万星雨开心一阵了。


    一想到万星雨收到玩具后开心可爱的模样,万向嘴角就忍不住上扬。


    于是将这款玩具狗的设计资料编辑好,准备明天托龙科院的资源将其制造出来。
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