這件事情也不是一場會議能夠解決的，還需要這些專家學(xué)者回去之后對總綱中的內(nèi)容進(jìn)行細(xì)致的研究，同時政府部門也需要商量一下，能夠拿出多少財政來來進(jìn)行支持。

好在這場會議解決了很多關(guān)鍵性的問題，例如政府的態(tài)度、科學(xué)研究項目規(guī)劃、科研經(jīng)費支持等，這三個才是最重要的問題，解決了這三個問題，就是一個良好的開局。

后面的問題，以及最后的成果如何，則是無法絕對控制的，科研過程中，什么問題都有可能出現(xiàn)，不是一個能夠量化的問題。

回到家后，趙一就將這次會議的事情拋到腦后，畢竟這件事情不是一兩天能夠解決的，可能需要花費數(shù)月時間，至于執(zhí)行過程，更是時間長遠(yuǎn)，現(xiàn)在過多思考完全沒有必要。

接下來的時間，趙一依然是在家里編寫智能翻譯專家，編寫代碼的過程其實花不了長時間，趙一編寫代碼工作時間只花了15天，就完成了全部代碼的編寫工作。

他之所以這么快，主要還是之前為編寫智能教師項目的時候，已經(jīng)將智能語言模塊編寫好了，為他節(jié)約了大量的時間。

這期間他還為初級人工智能編寫了自動編碼模塊，也就是說，以后趙一就不需要在自己編寫詳細(xì)的代碼，只需要負(fù)責(zé)軟件系統(tǒng)的架構(gòu)和算法工作。

這些寫代碼的體力勞動今后就完全可以交給初級人工智能來進(jìn)行了，讓趙一徹底擺脫了碼農(nóng)的辛苦活，以后只需要單純的出出腦力就行。

他這15天的時間里面，大部分時間就是花在了這上面，其他模塊花費的時間其實并不多，只需要做好系統(tǒng)架構(gòu)和算法就可以。

趙一主要的工作任務(wù)是編寫語言翻譯模塊架構(gòu)和算法，其實這些功能在趙一看來也不復(fù)雜，但是由于涉及到的全球語言數(shù)量眾多。

即使只負(fù)責(zé)翻譯全球主要語言，花費的時間也不在少數(shù)，好在趙一擁有宙靈，不然還需要很多語言學(xué)家來幫助他，不然他根本就完不成這項工作。

將所有的語言規(guī)則設(shè)置進(jìn)去之后，然后將智能自然語言模塊和智能翻譯模塊集成起來，就形成了智能翻譯專家了。

只是目前整個專家只是一個偽專家，還需要進(jìn)行全球各種自然語言的練習(xí)，以達(dá)到通曉多種語言的目的。

當(dāng)這個步驟完成之后，才開始讓它研讀各種科學(xué)理論專著，增加智能翻譯專家的知識儲備和科學(xué)詞匯量。

等這步完成之后，才能成為真正的智能翻譯專家，以后不管是閱讀什么科學(xué)理論專著，完全不在話下。

如果配合智能驗算模塊的話，甚至還能對科學(xué)理論專著中的理論進(jìn)行驗算，以判斷書籍中的理論是否成立。

當(dāng)然不是所有的科學(xué)理論都能夠驗算的，就例如猜測性的科學(xué)理論，就沒法驗算，甚至即使驗算，也不會得到什么結(jié)果，因為這個理論根本就不成熟。

將所有的只能模塊集成完畢后，所有參數(shù)都調(diào)教了一遍后，剩下的就是讓天問大學(xué)將數(shù)字圖書接口開放給他，讓他將這些數(shù)字圖書用來培訓(xùn)人工智能翻譯專家。

這個過程需要消耗一個月的時間，按照趙一的判斷，到時候一款翻譯準(zhǔn)確率達(dá)到百分之九十九以上的人工智能專家就會誕生，能夠解決人類大部分語言翻譯問題。

而且還不是生硬的進(jìn)行翻譯，能夠根據(jù)整個文章的語境，給出非常貼合實際的翻譯，而且還可以選擇使用古文還是白話文進(jìn)行翻譯，是相當(dāng)?shù)南冗M(jìn)。

不是前世那些翻譯系統(tǒng)能夠相比的。

對人工智能翻譯專家的培訓(xùn)時間之所以能壓縮這么短，主要還是北極星公司提供的智能超級計算機給力，大大的節(jié)約了培訓(xùn)的時間。

智能超級計算機所用的芯片不同于市面上的計算機芯片，是趙一特意研發(fā)的一款智能語言模塊的芯片，雖然每顆芯片不見得比市面上的芯片計算速度快。

但是當(dāng)成千上萬甚至是上十萬的芯片，組成一臺巨大的計算機的時候，各個芯片之間是按照類腦神經(jīng)系統(tǒng)聯(lián)接的。