一瞬間,江寒的確有個想法:不如試著研製一下圍棋AI?
就像阿法狗那種。
在原本的世界,AlphaGo於2015年一出世,便擊敗了人類棋手中的英李世石九段,將圍棋AI的水準,從業餘不流提升到了人類頂尖職業棋手的程度。
之後的兩年裡,隨著版本更新,AlphaGo的戰績更加輝煌。
2016年末至2017年初,AlPhaGoMaster在各大網站和職業棋手對戰,取得60連勝的記錄。
2017年5月,AhPhaGoZero擊敗了當時等級分第一的柯潔。
對於江寒來說,研製這個AI,好是顯而易見的。
首先,只憑這麼一個程序,就足以征服大半個世界,收割海量震驚點。
其次,不管是參加各種電腦圍棋比賽,還是找人合作,舉辦人機大戰,大約都有可能提升學力等級。
最後,圍棋AI的研製過程,足夠水上十篇八篇的論文,甚至有很大的機會,踏上自然、科學這一類的頂刊。
然而,訓練這種規模的AI,最大的問題是。
沒有接近世界頂尖的超級計算機,只怕很難在幾年弄出果。
江寒思索良久,最後終於做出了決定。
等回到松江,就先把超算的事落實一下!
這樣不管將來訓練圍棋AI,還是搞什麼別的項目,都能事半功倍……
江寒一邊思考,一邊下棋。
但由於心不在焉,始終落在下風。
半個小時后。
江寒一推棋盤,站了起來,笑著說:「蘇爺爺,您棋下得真好,我又輸啦!」
蘇老爺子也站了起來:「今天已經很盡興了,就不多耽誤你的時間了。」
江寒欣然說:「那我先回去了,改天再來陪您下棋。」
「去吧。」
蘇老爺子說著,讓蘇西西扶著,繼續去院子里溜達。
江寒則馬上回到自己房間,很快打開了筆記本電腦。
正專心致志地收集CARC(青年機人競賽)的有關信息,為明天正式開啟訓練,做一些必要的準備,手機忽然響了起來。
江寒拿起手機一看,是個不認識的電話,看區號是來自海外。
江寒沉了一下,接了起來。
對面立刻滴里嘟嚕,飛快地說了起來。
聽聲音是個男士,著一口不知道地道不地道的英語,也不知道哪個地方的口音。
好在江寒現在已經今非昔比,在聽說讀寫各方面,比幾個月之前多有點進步,因此勉強還能聽得懂。
雙方很快確認了份。
對方自稱林登,ISLVRC組委會的委託,來採訪江寒一些問題。
林登彬彬有禮:「尊敬的江,首先我僅代表比賽組委會,祝賀您在ISLVRC2013比賽中,取得了非常了不起的績……」
江寒耐心聽完,禮貌地說了聲:「謝謝。」
林登又說:「很榮幸能對您進行採訪,為了流上的方便,希您允許我,與您進行視頻通話。」
「可以。」江寒爽快地答應了,「我的Wechat號碼是……」
掛了電話之後,江寒很快收到了對方的好友申請,於是點了下【接】。
林登主發來視頻邀請,江寒接了起來。
林登:「江先生,作為本次比賽的冠軍程序,您的JiangNet-3可以說創造了一個新的記錄,足足領先第二名3個百分點之多,這真是令人震驚!」
啰嗦了半天,他終於進正題:「您在JiangNet-3中,到底採用了哪種演算法,方便下嗎?」
江寒微微一笑:「我把這種技命名為深度學習,簡單的說,就是一個有較多層次的卷積神經網路。」
林登眼神一亮:「那麼,能否請您詳細地介紹一下CNN,也就是卷積神經網路呢?」
江寒無可無不可。
反正這些東西,已經寫了論文,馬上就要問世了,這個時候說出去,也不怕被人抄襲腦。
但說實話,CNN技還是有點複雜的,儘管他已經盡量,長話短說,仍是足足花了三分鐘,才介紹完大概思路。
林登本人對機學習,絕不是一無所知的小白,但倉促之間,也只聽懂了不到一半……
等江寒介紹完CNN的原理,林登又說:「接下來的問題,大概是大家都很好奇的。」
頓了頓,問:「您是如何以區區18歲的年齡,做出像深度神經網路這樣了不起的發明的呢?」
江寒微微一笑:「大概是長期的積累和思考吧,一開始只想到了應機,後來一點點深研究下去,就發現還有更多的可能……」
一頓忽悠之後,又說:「其實我個人覺得,我的這點就,並不值得大家驚訝。」
頓了頓,一本正經地說:「泡利18歲的時候,就發表了重要論文,21歲就獲得了博士學位,25歲時,提出了泡利不相容原理。」
「還有比爾蓋茨,17歲……」
「陶哲軒,14歲……」
最後總結說:「這些人做出績的時候,年紀比我現在還小,你說我有什麼可驕傲的呢?」
林登:「……」
姑且不論江寒舉的這幾個例子是否恰當,關鍵是這份氣魄……
接下來,林登又按照計劃,將事先準備好的問題,一一問了出來。
江寒兵來將擋,應對自如。
二十分鐘后,訪談終於結束了。
江寒放下手機,繼續上網,為下一個比賽做著準備。
另一邊,林登將訪談錄像整理一番之後,很快發布到了ImageNet網上。
然後,幾乎一夜之間,CNN技就在學界里,掀起了一場規模不小的風暴。
以前的人工神經網路,只是一項新技,前途無量,還有待研究、發展。
但通過這次比賽,深度學習的實用,已經被JiangNet-3充分地展示了出來。
看完採訪,很多大佬回頭第一件事,就是立自己的研究小組,訓練各種各樣的人工神經網路模型,深挖這種技的潛力。
一時間,機視覺、語音識別、自然語言理……
凡是機學習覆蓋的領域裡,大家都在探索著,將人工神經網路應用到其中的可能。
一項新技,從提出到實用,一般都要經歷幾年的醞釀和發酵,而人工神經網路卻打破了這種慣例,迅速為了最時髦的話題。
從此以後,凡是搞機學習的人,多都要懂點人工神經網路,否則出門在外,都不好意思跟同行打招呼……
訪談之後的第二天,江寒一早就接到了邢宇森的電話。
寒暄完畢,邢宇森說:「小江,DNA結果出來了。」
江寒欣然一笑:「邢哥,麻煩您了……什麼結果?」
邢宇森沉了一下:「你自己看吧,我用微信給你發過去。」
江寒忙說:「那謝謝邢哥了。」
「不客氣。」
兩人很快掛了電話。
不多時,江寒收到了電子版DNA檢驗報告單。
江寒先看結論。
【經過比對,您和樣本A之間存在緣關係的可能,低於0.001%。】
江寒嘆了口氣。
看來靳家那張照片里的孩子,並不是自己。
而自己那個帶有「JSH」字母的銀鎖,說不定另有來歷。
甚至可能是個量產貨……
剛想到這裡,江寒忽然心中一。
等等!
雖然自己和小蚊子之間,基本可以斷定,並不存在任何緣關係。
可以說,既不同父,也不同母。
然而……自己和靳開之間的緣關係,並沒有徹底排除掉!
不禮貌地說,萬一靳開本就不是小蚊子的親爹呢?
有個小品里不是演過:媽是親媽,爹……
這樣一來,只比對小蚊子的DNA,本做不到萬無一失。
所以,最好還是再找個機會,去比對一下靳開的DNA……。
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