时间很快,到了三月十二
,这天系统浮现。地址失效发送任意邮件到 Ltxs Ba@gmail.com 获取最新地址
系统:使用者获得系统满三周年,有一次向系统咨询的机会。
看到这条系统消息,林睿忽然想起,他每年都有一次向系统咨询的机会。
现在,时间到了。
虽然所提问题,不能超过
类所掌握的范围,但这类咨询的机会,依然十分宝贵。
去年,他先是咨询了
作系统的发展战略,然后以此为指导,根据目前最先进的物联网技术,以万物互联为基础,开始研发目前世界上最先进的原点
作系统。
随后,获得系统两周年,再次向系统咨询了打
体极限的方法,收获非浅,明悟了如何继续锻炼
体潜力的途径。
咨询的机会之珍贵,可想而知!
自然,面对这样难得一遇机会,林睿也早已做好了准备。
这次,他打算把咨询的问题,用在
工智能方面。
众所周知,
工智能是
类未来的发展方向之一,并且潜力无穷,很难看到尽
。
目前,世界上各大科技公司,都或多或少地宣布进
工智能领域。
但实力
浅不一,多数只能算弱
工智能,尚且没有一家企业在这方面做出大的突
,展现出市场统治力。
工智能真正的实现方式,也是众说纷纭,比较传统的方法是采用编程技术,使系统呈现智能的效果,而不考虑所用方法是否与
或动物机体所用的方法相同。
这种方法叫工程学方法,已在一些领域内作出了成果,如文字识别、电脑下棋等。
有的是模拟法,它不仅要看效果,还要求实现方法也和
类或生物机体所用的方法相同或相类似。
还有利用遗传算法,模拟
类或生物的遗传-进化机制;或者利用
工神经网络,模拟
类或动物大脑中神经细胞的活动方式…等等,各种实现方式,不胜枚举!
……
不过,
工智能概念看似非常火热,各大科技公司经常宣传获得了某某突
,基本上都是盲
摸象,没有什么实质
的技术跃迁,也没探讨出真正的实现途径。
如果,林睿利用系统的咨询功能,知道如何实现
工智能,即便非常的困难。需要花费天量的资金,无数的顶尖
才,超长的时间。
那也是非常值得的,让
梦寐以求的。
相对于那些还在盲
摸象,不知前路在何方,处于摸索探讨阶段的科技公司。根据系统的咨询结果,林睿目标明确,相当于按答案做题,直接就能抵达终点。
这是多么大的优势。
想到此,不再犹豫,开始询问关于
工智能的问题。
系统反应也很迅速,下一刻,一篇如何实现强
工智能的文章浮现,虽然只有短短几千字,却字字千金。
林睿眼前顿时一亮,开始阅读这篇文章,几千字的内容很快读完,他既惊喜又有些失落。
惊喜于这些内容全部都是
货,把如何实现强
工智能的方法都写了出来。
失落在于,系统描述的强
工智能,仍然不是真正的
工智能,并没有真正的智慧,仍然属于机器的范畴。
只不过,是比较聪明的机器。
想想也是,系统的回答,是基于
类的科技范畴,
类目前还没有探讨出真正的
工智能,系统也不可能给他如何实现真正
工智能的方法。
不过,即便系统给出的这种强工智能,只要能够实现,绝对是世界上最顶级的
工智能,甚至没有之一。
从这方面说,林睿的目的也达到了。
只要按图索骥,把这种强
工智能研发出来,在一步步往上发展。未来几十年,在
工智能领域,星空科技就能立于不败之地。
林睿又仔细研读了一遍文章,归纳了一下其中的方法,大概把初始的智能系统当成一个出生的婴儿,这个智能系统开始什么也不懂,但它能够学习,能够试错、能渐渐地适应环境、应付各种复杂
况。
犯过错误,就能吸取经验教训,下一次运行时就能及时改正。
慢慢的接触各种各样的事物,积累处理各种各样事件的经验,只要有足够的数据和时间,就能够越来越智能。
虽然,本质上依然是以数据为驱动,并没有真正的智慧,只要数据足够多,积累的经验足够多。
它展现出来的各种能力,相当于真正的
工智能。
……
随后,林睿开启专注时间,把这篇文章反复研读背诵,一字不拉。
接下来一段时间,林睿找来很多
工智能方面的资料,开始翻阅,不求多么
通,必须懂得。
最起码,能把实现强
工智能的方法,用自己的语言,通俗易懂的表达出来。
就像一个天