從9月底第一次點亮科技星辰到現(xiàn)在,手機游戲業(yè)務(wù)發(fā)展迅速,人工智能原始代碼也被林濤開發(fā)完成,這一切的成果自然帶來了科技能量的積累,只是林濤腦海里的科技星辰填充度只有5%左右。
思考許久之后,林濤想到了兩種可能,一是第一次點亮屬于是系統(tǒng)獎勵性質(zhì)的,后續(xù)需要的能量數(shù)量才是點亮科技星辰所需的正常數(shù)量;
二是科技加持系統(tǒng)每一次點亮星辰之后,下一次點亮星辰會需要更多的能量;
雖然現(xiàn)在不清楚是哪一種,可是對于下一次點亮星辰所需要科技能量的規(guī)模林濤有了認識。
只靠科技研發(fā)很明顯是無法滿足點亮星辰所需的能量規(guī)模,只有主動過去用技術(shù)帶動產(chǎn)業(yè)升級,影響大量人群獲取科技能量反饋,這才是當前最適合的選擇。
在星辰科技和網(wǎng)易游戲合作確定之后,星辰科技內(nèi)部除了和對方的團隊開始對接之外,鄭東團隊在做語言知識庫項目的啟動工作,林濤自己也沒有閑著。
他開始接觸了解圖像識別的前沿知識,現(xiàn)今ai行業(yè)的大部分團隊都聚焦于圖像識別技術(shù)的實踐應(yīng)用。
在林濤看來人工智能就如同人類小孩一般,初生時只能依靠本能,對所接觸到的一切沒有概念和判斷,此時只能使用五感認識世界,隨著年齡增長大腦發(fā)育完善,慢慢有能力去學習語言等人類文明成果。
基于以上認識,林濤決定在鄭東團隊第一階段任務(wù)完成之前,先完善圖像識別程序,將此程序作為人工智能認識分析世界的五感。
林濤在研究了一段時間的圖像識別算法之后,他發(fā)現(xiàn)當前的圖像識別普遍使用的是深度學習中的“表示學習方法”,深度學習方法包括多個層,一般有5~20個分層,不同層會分析圖像中的不同抽象特征,例如物體邊緣存在位置、邊緣特征、局部邊緣的組合形態(tài)、組合層特征分析等。
深度學習是使用這些層分析圖片原始數(shù)據(jù)進行特征表示,而后進行特征綜合分析,人工智能則不必如此,人工智能的核心決策層和自主學習能力決定了程序可以自己總結(jié)歸納記錄數(shù)據(jù)特征。
那需要林濤負責的實際上就只是圖像數(shù)據(jù)分析的部分,歸納總結(jié)的部分人工智能自己就可以完成。
林濤計劃是先給人工智能程序配置外部程序去完成識別圖片的邏輯,此部分邏輯用于分辨圖片中的物體形狀、顏色、材質(zhì)等特征。
當人工智能可以做到對圖片中物體的分辨歸類之后,視頻數(shù)據(jù)的分析就是一個將任務(wù)實時化改動的事情,剔除掉音頻的話,視頻即為大量圖片幀的組合數(shù)據(jù),將視頻解析為獨立的圖片幀進行連續(xù)解析即可。
在接下來的一段時間里,當鄭東來找林濤討論語言知識庫的項目時,發(fā)現(xiàn)林濤對著電腦已經(jīng)不再敲數(shù)學題,改為在電腦里瀏覽他本人的自拍照片,全方位各種角度都有。
直到某一次鄭東看到楊琳在辦公室給林濤拍照,而林濤站在前方凹各種造型,他實在忍不住吐槽道:
“林濤,以前沒發(fā)現(xiàn)你小子這么自戀?還讓楊琳大美女給你拍照,關(guān)鍵還360度無死角拍攝,壓榨員工終于讓你找到了新方式了,是吧?”
聽到鄭東的吐槽,林濤表情有點尷尬,但因為對于照片取景角度有要求,他又不能自己完成,不然他也不會找楊琳幫忙。
所以對于鄭東的挖苦,他只能尷尬笑笑之后,讓楊琳先去工作,楊琳則偷偷笑了笑走出了辦公室。
讓楊琳給自己拍照的目的,是讓人工智能在這個世界中分辨的第一個人類是自己。
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