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用“计算器”来贬损当前的人工智能技术,这话要是放在公开场合说出去,全球搞AI的学者估计能气得集体吐血。
但他没有反驳。
因为从纯技术的角度讲,林渊说的还真没什么大毛病。
“那你想做的人工智能,是什么样的?”
陈景山压下内心的震动,语气低沉而充满期待。
林渊等的就是这句话。
他微微坐正了身体,竖起一根手指。
“首先,自主学习。”
“我要做的,是让机器真正跨越那道门槛,具备自主学习的能力。”
“不依赖人工辛苦标注的海量垃圾数据,不依赖预设好的死板程序逻辑。”
“哪怕你丢给它一个全新的、它从未见过的复杂任务场景,它也能像一个初生的婴儿一样,自己去观察、去试错、去总结底层的物理规律,并最终找到最完美的解决方案。”
林渊竖起第二根手指。
“其次,精准感知。”
“让它对外部环境的信息采集和处理,逼近甚至超越人类的感官系统。”
“不光是'看到'和'听到',还要'读懂'。”
“一段模糊的语音,一个复杂的视觉场景,它都能在极短的时间内完成解析,给出准确的判断。”
紧接着,第三根手指弹了出来。
“最后,高阶交互。”
“让机器跟人之间的沟通,不再局限于你敲一行指令、它吐一行结果。”
“让它能理解你的意图,甚至理解你没说出口的潜在需求,主动给出反馈和建议。”
三根手指并拢,在半空中轻轻一收。
“自主学习、精准感知、高阶交互。”
“只有这三样东西同时具备的机器智能,才配得上'智能'这两个字。”
“也只有这种级别的智能系统,配合高端晶片的算力和第五代通信网络的传输能力,三位一体,才能真正撑起我在发布会上描述的那个时代。”
这番话音落下,办公室里安静了几秒。
陈景山端坐在沙发上,胸腔起伏的幅度明显加大了。
他搞了一辈子科研管理,见证过无数次技术叠代,听过无数顶尖科学家的豪言壮语。
可林渊这番话砸下来,他还是感觉后背发紧。
自主学习、精准感知、高阶交互……
如果这三条真能在这个二十岁的年轻人手里落地,其带来的变革,将远超某个单一产业。
这恐怕是对未来社会形态的全面重塑。
“那……具体的理论方案呢?”
陈景山的手朝茶几上那个黑色背包抬了抬。
“也在里面?”
“在。”
林渊毫不迟疑地回答,脸上笑容从容,透着一股强大的自信。
“为了实现刚才说的那些功能,类脑机器智能基础理论主要涉及到三个方面。”
“一个是类脑仿生计算,让机器的计算方式从传统的冯·诺依曼体系跳出来,向人脑的神经元运作模式靠拢。”
“一个是端侧智能自主学习,让设备不依赖云端的超大规模算力,在本地就能完成自主学习和推理。”
“还有一个是算力算法协同耦合,让有限的晶片算力和智能算法之间实现最优配合,把每一个电晶体的潜力都榨干。”
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