想要用兩毛錢弄出兩百萬的東西,一定、必須要有非常開創性的創造,必須是一個從底層開始的、全新的東西,一個能夠撬動地球的“杠桿”。
在舊有框架下,他是肯定沒有辦法做到的,哪怕他通過變異,大腦在某些領域遠比普通人甚至一般的天才要強許多倍,但全世界那么多的機構、那么多的大廠、那么多的人才和團隊聚集在一起天天研究,有那么多的設備、那么多的數據可供他們使用,他一個人無論如何都是比不過的。既然他們沒辦法從舊有框架下找到突破點,那他一個人也同樣很難做到。
但這個底層要有多底層?
真要說起來,軟件層面的創新,永遠離不開硬件。
就好像當初計算機剛誕生的時候,關于人工智能就分為了“符號主義”和“連接主義”以及后來的“行為主義”。
“連接主義”又叫仿生學派,主張模仿人類的神經元,用神經網絡的連接機制實現人工智能。現在大熱的機器學習,奉行的就是“連接主義”。
但是在七十年代,因為硬件的發展水平、算力匱乏等原因,“連接主義”一度陷入低谷。
直到現如今,計算機的算力突飛猛進,因為互聯網、移動網絡的發展帶來了海量的大數據,使得“連接主義”下的機器學習有了最合適的成長環境,開始蓬勃發展,孕育出各種各樣的平臺、算法、模型,在各行各業,各種環境中開始有了大量的應用,甚至有了“ai要取代人類工作”的說法。
今年早些時候華為發布了晟騰
910
ai訓練芯片、晟騰
310
ai推理芯片,沒過多久阿里達摩院也發布了號稱全球最強的含光800ai推理芯片,這些硬件上的提升,都必將讓機器學習獲得更加極致的進化。
而可以預見的未來,或許三十年也或者二十年,量子計算領域取得重大突破,量子計算機開始大規模應用,到時必然也將帶動ai領域出現變革,必然會誕生更加全面、復雜和強大的ai模型,說不定隨著對人類神經元研究的推進,會出現“抄襲”得更全面的神經網絡,從而實現真正意義上的“超級ai”。
但向坤等不到那時候,他也沒有足夠錢、沒有時間、沒有意愿去投入硬件開發和研究,他也不是要為未來打基礎,他就是需要一個現在能幫他的“ai助手”——而且要真的能幫得上忙的。
所以他的“創新”,他的“底層”,依然只能是建立在現有的硬件條件上。
聽起來好像就是在白日做夢,但向坤真的覺得自己抓到了點尾巴,似乎就只差一層膜,突破后就能豁然開朗。
向坤看了下時間,不是太晚,于是拿起手機,用微信跟小蘋果說道:“這周周末有沒有什么安排?讓你爸帶你來玩吧,我給你們做好吃的,順便帶‘金閃閃’出去玩?!?/p>
“好呀!不過這不會耽誤向叔叔你的時間吧?”小蘋果的聲音明顯有些高興,但又有些擔心地問道。
向坤回道:“沒什么好耽誤的,我現在是自由職業者,工作時間自己安排?!?/p>
約定好她們過來玩的時間后,向坤又狀似無意地說道:“對了,小蘋果,你對計算機有興趣么?”
“計算機?就只懂一點點,之前讀盲校的時候,有上過一些課程,就是計算機的基本結構啦什么的,具體是不太懂啦。”小蘋果實話實說道。
“我教你怎么樣?你知道的,現在計算機,特別是ai應用的領域非常的廣,以后說不定會出現針對‘鳥語’解讀的ai,可以輔助你了解各種動物的習性,你也可以學習、了解一下啊,說不定會感興趣呢?”向坤繼續引導。
“可是我什么基礎都沒有呀,還是我先自學一下……”
“不用,我可以從頭教你,你有什么不懂的都問我?!毕蚶ず軋詻Q地說道。
然后他就開始用簡單易懂的語言,給小蘋果普及從硬件開始的電腦知識,甚至包括cpu是怎么運行的,原理是什么,怎么用半導體來組成一個個門電路的。
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