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第156章 看似科幻,实则现实

      第156章 看似科幻,实则现实
    和郝成的一番交流,于东是彻底的了解了郝成的想法以及他未来的目标。
    “完全不能将白驹科技作为一家企业来看待,”走出创新创业园区的,于东还在跟何钢讨论着:
    “用企业的逻辑去分析白驹科技的行为和决策,那绝对是南辕北辙。”
    说着,于东还回头看了一眼白驹科技的办公楼,心里突然有一种别样的感觉:有了这家公司,不会整个世界的进程都要被加速了吧?
    这个想法一冒出来,立刻就止不住了,越想越觉得有可能。
    ……
    而郝成这边,和魏书杰也是正在进行着一场头脑风暴:讨论着他们心目中的下一代运算核心。
    “我确信一点,非确态的输入,确实能够给张量运算带来更快的速度,给演化推理带来更多的可能。”
    见过郝成的这几周,魏书杰可是一刻也没有闲着,不仅重温了模糊数学的相关知识,更是查阅了无数的资料,并进行了一系列的假设运算。
    这是他最终得出的结论。
    郝成大略看了一下,然后问了一个问题:
    “结论确实是没错的,但是我有一个疑问,这其中明明有用小沙就可以快速得出结论的步骤,为什么却选择自己忙忙活活搞好几天呢?”
    “我……”魏书杰有些支支吾吾,他不知道该如何解释这个问题。
    很多问题,如果使用小沙辅助,确实可以节省大量的工作量,这几周的成果,甚至浓缩为一天就可以完成。
    不过,这样的话,岂不是会显得自己没做什么工作?
    但这话可不能这么说,总不能告诉郝成:这么做就是为了让自己显得更忙一些?
    “人与ai相比,能力确实弱了太多。”魏书杰组织了组织语言,然后接着说道:
    “我也无数次的研读过白驹科技关于人比ai的优势在哪里,怎么利用ai这个工具,但整理来说,人能做的工作太有限了。
    “这还是受过高等教育的高学历人群的情况,如果将范围扩大到全部的人群,这个现象会更加的明显。
    “我们都知道,创新、拔高一些、多延伸一点点,道理很简单,但是真正能做这个的人又有多少?百不挑一!”
    魏书杰说了一个现象,一个郝成也曾经考虑过,但目前并没有什么太好解决方案的现象。
    现在的很多职业,比如流水线工人、外卖员、出租车司机,他们赖以生存的基础,在不远的未来,都是非常容易被ai、被机器人给取代的。
    现在的解决方案是一个消极的应对:就是不去发展这些取代大量劳动力的机器。
    但显然,这是不符合经济与社会发展的一般规律的——先进的生产力一定会取代落后的生产力,只是早早晚晚,甚至非人力可挡。
    至于白驹科技一直所倡导的:在ai的弱势点下手,做更多的创新和提高,正如魏书杰所说,这件事儿不容易,也不是多数人能做的。
    “甚至,我们过往几十年的教育,也都并没有培养学生这方面的能力,”魏书杰补充道:“我们更多的是在培养产业工人。
    “别说本科阶段,就是硕士博士也是如此,开创性的人才和项目极其稀少。”
    “这个问题讨论的大了。”郝成摇了摇头:“但我有一个开创性的设想,我权当一说,你权当一听。”
    “嗯?”
    魏书杰说前边这么一大堆,其实是为自己在找补,但郝成一听,皱眉思索了一番,却出现了一个大胆的设想。
    “我们现在说,ai是工具。”郝成接着说道:“但如果不把它当工具,而是把它当成人的整体一部分呢?
    “现在的问题是,无界系统的交互能力还是不够强!”
    魏书杰没听明白,这怎么又跟无界系统联系到一起了?
    不过,随着郝成之后的解释,他是一张大嘴张了开,开了合,接下来的半个小时就完全没闭上过。
    郝成的想法是这样的:
    现在的系统,不管是传统的键盘鼠标触摸屏也好,还是无界系统的硬件融合感知的操作意图识别也好,若要去使用它,是需要人去做动作的。
    比如,我要搜索一个资料:不管是去搜索引擎,还是去唤起小沙,那都需要一个交互的步骤。
    “那如果,把这个步骤省略了呢?”郝成大胆的幻想着。
    “省略?”魏书杰有些不明所以:“怎么省?”
    “就像你思考一样,从你的记忆中检索相关的信息。”郝成说道:“让整个世界的知识和数据,映射成你大脑记忆的一部分。”
    “啊?”魏书杰听明白郝成表达的是什么意思了,但是,像获取自己的记忆一样获取海量的数据和信息,这怎么可能!
    “确实不可能!”郝成说道:“除非能识别人的意识,并将数据转化为人能够直接接收的意识。”
    这一听就不是短时间内,甚至几十上百年内都不一定能解决的问题。
    “但是,”郝成接着说道:“这个思维和方向,它就是一个活靶子,虽然我们做不到,但并不妨碍我们朝着这个方向向前走一步。”
    郝成现在脑子里已经有了一些想法了。
    模仿人类大脑思考,汲取记忆和灵感的过程:
    大脑想一件事,它是这样的:
    我要做一道数学题(1+1=?)(1)→大脑“调用”相关的数学知识解题(=2)(2)
    而现在,无界系统的操作步骤:
    我要做一道数学题(1)→唤出小沙(2)→通过融合感知的操作或者传统的键鼠语音等操作将这道题描述小沙(3)→小沙解题(4)→我通过眼睛看到了解题结果(5)
    那么,模仿人类思考的过程,将无界系统操作步骤的(2)(3)(4)直接浓缩。
    答案虽然无法像自己思考那样直接出现在自己的脑子里,但是至少直接出现在了自己的眼睛里。
    要尽可能的节省中间的所有步骤,节省的越多,使用操作系统的逻辑就越接近人类本身思考的过程。
    “现在的问题已经具体化了,”郝成总结道:“那就是,将无界系统的操作意图识别升级为用户的真实需求识别。
    “比如,我的操作意图是打开小沙app,问一个问题。
    “用户的真实需求其实是问的这个问题,如果拿起手机,看到的就是这个问题的答案,或者我们的耳机等外部设备里直接播放了这个问题的答案——
    “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。
    (本章完)