335.量子(2 / 3)

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  他拿出手机,搜索出了霍老爷子的生平履历。
  自97年后,英特为老爷子提供辅助说话的系统和设备。
  但早在几年前,老爷子是连手指都已经不能动弹。
  英特尔在此之后是找到了新的解决方案,通过各种感应器收集脸部肌肉抽动的信息,不同的细微动作构成信息输入,再捕捉眼球动作来选定词汇!
  如何提高效率?
  路舟再翻页后,是暗道果然!
  英特尔收集了大量霍金过去发表的文章、个人发言的数据,以此作为输入建立了一个数据模型,用以预判他当前可能输入的是什么词汇。
  能怎么做?无非ai。
  他关闭手机屏幕,原来所想不过殊途同归。
  老爷子靠着肌肉抽动的模式来控制输入,用ai和历史数据来提速,用眼球动作再进行确认。
  那换成由脑电信号控制输入,用ai和历史数据来提速,再由脑信号进行确认?
  像是类似,而某些概念的边界也在模糊。人和机器的边界在模糊。
  路舟想起刚刚,那猴子对着自己笑,波形发生变化的情形。
  如果给它造一个机械嘴巴,波形由ai判定一致,嘴巴便发笑,这是不是猴子所控制的嘴巴?
  一个替代品!
  猴子又是否能产生一种独特的感觉,单独对机械嘴巴进行控制?
  一个新的器官!
  原来,新世界的大门一直就在跟前。路舟心想。
  ......
  两人各有所思,再次回到了七星实验室内。
  进门前,陆铭对路舟说道,“这样吧。目前实验室的状况你也清楚,单单你之前提的两个走向,一个ai芯片的探讨,一个认知科学的延伸。若再算上今天这个ai处理脑电信号的尝试,实验室的资金其实并不富裕。”
  陆铭顿了顿,“尤其,无法商业化的部分研究,可能会对公司造成负担。这个,你多加把握。”
  路舟也明白陆铭所担心,“嗯。”
  两人刚走进门,就见实验室内有几人是在白板前讨论。
  曹文聪,“我们所涉及的一些问题,很多时候都是在寻求一个最优或近似最优解。方式上有很多,比如说蒙特卡洛模拟,对解空间内的各个随机搜索点进行检验,不断收敛到全局最优;比如说遗传算法,模拟达尔文生物进化论的进化过程,通过遗传算子的组合交叉和编译,从末代最优个体中解码出近似最优;又或者我们实验室做的卧龙,模拟神经网络的学习过程。
  而我们刚讨论的量子退火算法,也是为了实现这个目的。”
  路舟稍一听,就让曹文聪的话给勾起了兴趣。
  何为最优?
  以物体识别,不就是找到最合适的分类,找到最像的答案。好比,人脸识别,认出你最像你,确认一个结果。
  路舟想了想,九十年代的模拟退火算法他是有所涉猎。它模拟了固体退火的过程并改变数据采样准则,改进了蒙特卡洛模拟的计算效率,再通过“冷却”来控制算法进程。 ↑返回顶部↑

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