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第三十七章 算力和人工智能（第1页）

梁明远激动地伸出手要和鹿阳握住，手停留在半空犹豫了一下又缩了回去，眼神飘忽道：

“可是，这种人工智能推荐模拟器训练，最需要的就是算力，现在人工智能热度刚刚起来，要买足够训练这样一个模拟器的算力可不便宜啊。”

鹿阳哈哈一笑，拿出自己的手机，打开【远程设备管理器】，递到他面前：

“你看看，现在我用的账户是哪一个？”

梁明远看到鹿阳手机上自己设计的【远程设备管理器】，我的账户上显示的登录信息竟然是：

用户ID：0000001

不由震惊：

“什么？杨总。。。。。。。他们怎么会把这个管理员账号给你？”

鹿阳笑道：

“你难道没有参加科技分公司的全体员工大会吗？我好歹也是白总看重，特批了一个新部门的人。这点资源还是能拿到手的。”

“但是，但是。。。。。这可是从他们身上割肉，断人钱财如杀人父母，即使白总自己来下令，恐怕杨。。。。。恐怕这些集团内部盘根错节的利益链条上的人，也不会善罢甘休吧。”

鹿阳指指手机屏幕上，用户ID：0000001后面那个【已登录】的绿色状态栏：

“你不是看到了吗？我已经搞定了，至于用什么方法让他们愿意从身上被割肉。。。。。。。你确定你真的想知道吗？”

梁明远身子一抖，估计是想起了当年杨万年逼迫他做【远程设备管理器】系统时候用的手段，看向鹿阳的目光带上了几分畏惧：

“不。。。。。。。。不想，不要告诉我。”

“一千台服务器，你还有什么好担心的？”

梁明远心里思量计算了一下，迟疑道：

“你是人工智能部的，之前在深港市交通大学就是学人工智能专业吗？”

鹿阳点点头：

“没错，你也知道云帆集团的招人标准，学历能力两不误。”

“那你不觉得一千台服务器，要做一个【高考志愿填报推荐模拟器】这样的产品，还是有点不够吗？”

鹿阳当然知道，现在的人工智能技术，如果要做【高考志愿填报推荐模拟器】，大概只有两个方向。

一、是用专家系统为主。

聘请大量教育界的专家，让他们研究制定成千上万条规则条例，把这些规则按照优先级的方式编写一整套规则。

这个方法的好处是过程可控，不管哪个环节出现了问题，都可以通过模拟中发现，再请专家制定新的额外条例纠错。

坏处是上限比较低，最多只能达到专家们认识的极限——如果【高考志愿填报推荐模拟器】最终推荐报考学校专业的选项，靠谱程度甚至不能超过一个普通的郡里高中老师，那产品显然是没有什么竞争力的。

而且这个方法显然对鹿阳来说是舍近求远——请专家要花的钱不见得比租用服务器算力少，而那天蔡秘书明确告诉鹿阳他能够调用的最有效资源，是集团内部的人力资源，更多的费用白宇都不一定会批准预算。

二、是用训练神经网络的方法，用大量服务器算力训练出一个产品。

这个方法的好处是上限非常高，之前导致了人工智能风口的围棋人工智能机器人阿尔法猫就是其中的典型。

人类玩围棋已经有了上千年的时间，在阿尔法猫横空出世之前，围棋曾经在长达百年的时间内被认为是不可破解的游戏。

而作为一个人类自己发明的游戏，人工智能仅仅用了两年的时间，对于围棋的理解就超过了人类过去千年的总和，在围棋网络对战平台上，对战顶尖的人类围棋职业玩家，战绩达到了惊人的五十胜零负。

阿尔法猫就是基于TensorFlow神经网络架构训练产生的产品。

这个方法的缺点是，人工智能神经网络是一个盲盒。

人类无法真正控制神经网络某个特定的行为和选择。

比如阿尔法猫的训练过程中，当发现它在某个特定场景之下走出的棋招是明显错误的，人类无法通过打补丁的方式把这些特定场景罗列出来，再用规则进行纠错。

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