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    重生學神有系統 - 第419章 媽可能是親媽,爹……字體大小: A+
     

    一瞬間,江寒的確有個想法:不如試着研製一下圍棋AI?

    就像阿法狗那種。

    在原本的世界,AlphaGo於2015年一出世,便擊敗了人類棋手中的精英李世石九段,將圍棋AI的水準,從業餘不入流提升到了人類頂尖職業棋手的程度。

    之後的兩年裏,隨着版本更新,AlphaGo的戰績更加輝煌。

    2016年末至2017年初,AlPhaGo Master在各大網站和職業棋手對戰,取得60連勝的記錄。

    2017年5月,AhPhaGo Zero擊敗了當時等級分第一的柯潔。

    對於江寒來說,研製這個AI,好處是顯而易見的。

    首先,只憑這麼一個程序,就足以征服大半個世界,收割海量震驚點。

    其次,不管是參加各種電腦圍棋比賽,還是找人合作,舉辦人機大戰,大約都有可能提升學力等級。

    最後,圍棋AI的研製過程,足夠水上十篇八篇的論文,甚至有很大的機會,踏上自然、科學這一類的頂刊。

    然而,訓練這種規模的AI,最大的問題是硬件。

    沒有接近世界頂尖的超級計算機,只怕很難在幾年內弄出成果。

    江寒思索良久,最後終於做出了決定。

    等回到松江,就先把超算的事情落實一下!

    這樣不管將來訓練圍棋AI,還是搞什麼別的項目,都能事半功倍……

    江寒一邊思考,一邊下棋。

    但由於心不在焉,始終落在下風。

    半個小時後。

    江寒一推棋盤,站了起來,笑着說:“蘇爺爺,您棋下得真好,我又輸啦!”

    蘇老爺子也站了起來:“今天已經很盡興了,就不多耽誤你的時間了。”

    江寒欣然說:“那我先回去了,改天再來陪您下棋。”

    “去吧。”

    蘇老爺子說着,讓蘇西西扶着,繼續去院子裏溜達。

    江寒則馬上回到自己房間,很快打開了筆記本電腦。

    正專心致志地收集CARC(青少年機器人競賽)的有關信息,爲明天正式開啓訓練,做一些必要的準備,手機忽然響了起來。

    江寒拿起手機一看,是個不認識的電話,看區號是來自海外。

    江寒沉吟了一下,接了起來。

    對面立刻滴里嘟嚕,飛快地說了起來。

    聽聲音是個男士,操着一口不知道地道不地道的英語,也不知道哪個地方的口音。

    好在江寒現在已經今非昔比,在聽說讀寫各方面,比幾個月之前多少有點進步,因此勉強還能聽得懂。

    雙方很快確認了身份。

    對方自稱林登,受ISLVRC組委會的委託,來採訪江寒一些問題。

    林登彬彬有禮:“尊敬的江,首先我僅代表比賽組委會,祝賀您在ISLVRC2013比賽中,取得了非常了不起的成績……”

    江寒耐心聽完,禮貌地說了聲:“謝謝。”

    林登又說:“很榮幸能對您進行採訪,爲了交流上的方便,希望您允許我,與您進行視頻通話。”

    “可以。”江寒爽快地答應了,“我的Wechat號碼是……”

    掛了電話之後,江寒很快收到了對方的好友申請,於是點了下【接受】。

    林登主動發來視頻邀請,江寒接了起來。

    林登:“江先生,作爲本次比賽的冠軍程序,您的JiangNet-3可以說創造了一個新的記錄,足足領先第二名3個百分點之多,這真是令人震驚!”

    囉嗦了半天,他終於進入正題:“您在JiangNet-3中,到底採用了哪種算法,方便透露下嗎?”

    江寒微微一笑:“我把這種技術命名爲深度學習,簡單的說,就是一個具有較多層次的卷積神經網絡。”

    林登眼神一亮:“那麼,能否請您詳細地介紹一下CNN,也就是卷積神經網絡呢?”

    江寒無可無不可。

    反正這些東西,已經寫成了論文,馬上就要問世了,這個時候說出去,也不怕被人抄襲腦洞。

    但說實話,CNN技術還是有點複雜的,儘管他已經儘量壓縮,長話短說,仍是足足花了三分鐘,才介紹完大概思路。

    林登本人對機器學習,絕不是一無所知的小白,但倉促之間,也只聽懂了不到一半……

    等江寒介紹完CNN的原理,林登又說:“接下來的問題,大概是大家都很好奇的。”

    頓了頓,問:“您是如何以區區18歲的年齡,做出像深度神經網絡這樣了不起的發明的呢?”

    江寒微微一笑:“大概是長期的積累和思考吧,一開始只想到了感應機,後來一點點深入研究下去,就發現還有更多的可能性……”

    一頓忽悠之後,又說:“其實我個人覺得,我的這點成就,並不值得大家驚訝。”

    頓了頓,一本正經地說:“泡利18歲的時候,就發表了重要論文,21歲就獲得了博士學位,25歲時,提出了泡利不相容原理。”

    “還有比爾蓋茨,17歲……”

    “陶哲軒,14歲……”

    最後總結說:“這些人做出成績的時候,年紀比我現在還小,你說我有什麼可驕傲的呢?”

    林登:“……”

    姑且不論江寒舉的這幾個例子是否恰當,關鍵是這份氣魄……

    接下來,林登又按照計劃,將事先準備好的問題,一一問了出來。

    江寒兵來將擋,應對自如。

    二十分鐘後,訪談終於結束了。

    江寒放下手機,繼續上網,爲下一個比賽做着準備。

    另一邊,林登將訪談錄像整理一番之後,很快發佈到了ImageNet官網上。

    然後,幾乎一夜之間,CNN技術就在學術界裏,掀起了一場規模不小的風暴。

    以前的人工神經網絡,只是一項新技術,前途無量,還有待研究、發展。

    但通過這次比賽,深度學習的實用性,已經被JiangNet-3充分地展示了出來。

    看完採訪,很多大佬回頭第一件事,就是成立自己的研究小組,訓練各種各樣的人工神經網絡模型,深挖這種技術的潛力。

    一時間,機器視覺、語音識別、自然語言處理……

    凡是機器學習覆蓋的領域裏,大家都在探索着,將人工神經網絡應用到其中的可能性。

    一項新技術,從提出到實用,一般都要經歷幾年的醞釀和發酵,而人工神經網絡卻打破了這種慣例,迅速成爲了最時髦的話題。

    從此以後,凡是搞機器學習的人,多少都要懂點人工神經網絡,否則出門在外,都不好意思跟同行打招呼……

    訪談之後的第二天,江寒一早就接到了邢宇森的電話。

    寒暄完畢,邢宇森說:“小江,DNA結果出來了。”

    江寒欣然一笑:“邢哥,麻煩您了……什麼結果?”

    邢宇森沉吟了一下:“你自己看吧,我用微信給你發過去。”

    江寒忙說:“那謝謝邢哥了。”

    “不客氣。”

    兩人很快掛了電話。

    不多時,江寒收到了電子版DNA檢驗報告單。

    江寒先看結論。

    【經過比對,您和樣本A之間存在血緣關係的可能性,低於0.001%。】

    江寒嘆了口氣。

    看來靳家那張照片裏的孩子,並不是自己。

    而自己那個帶有“JSH”字母的銀鎖,說不定另有來歷。

    甚至可能是個量產貨……

    剛想到這裏,江寒忽然心中一動。

    等等!

    雖然自己和小蚊子之間,基本可以斷定,並不存在任何血緣關係。

    可以說,既不同父,也不同母。

    然而……自己和靳開顏之間的血緣關係,並沒有徹底排除掉!

    不禮貌地說,萬一靳開顏根本就不是小蚊子的親爹呢?

    有個小品裏不是演過:媽是親媽,爹……

    這樣一來,只比對小蚊子的DNA,根本做不到萬無一失。

    所以,最好還是再找個機會,去比對一下靳開顏的DNA……



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