第155章 看似科幻，實則現實

  第156章 看似科幻，實則現實

  和郝成的一番交流，於東是徹底的了解了郝成的想法以及他未來的目標。

  「完全不能將白駒科技作為一家企業來看待，」走出創新創業園區的，於東還在跟何鋼討論著：

  「用企業的邏輯去分析白駒科技的行為和決策，那絕對是南轅北轍。」

  

  說著，於東還回頭看了一眼白駒科技的辦公樓，心裡突然有一種別樣的感覺：有了這家公司，不會整個世界的進程都要被加速了吧？

  這個想法一冒出來，立刻就止不住了，越想越覺得有可能。

  ……

  而郝成這邊，和魏書傑也是正在進行著一場頭腦風暴：討論著他們心目中的下一代運算核心。

  「我確信一點，非確態的輸入，確實能夠給張量運算帶來更快的速度，給演化推理帶來更多的可能。」

  見過郝成的這幾周，魏書傑可是一刻也沒有閒著，不僅重溫了模糊數學的相關知識，更是查閱了無數的資料，並進行了一系列的假設運算。

  這是他最終得出的結論。

  郝成大略看了一下，然後問了一個問題：

  「結論確實是沒錯的，但是我有一個疑問，這其中明明有用小沙就可以快速得出結論的步驟，為什麼卻選擇自己忙忙活活搞好幾天呢？」

  「我……」魏書傑有些支支吾吾，他不知道該如何解釋這個問題。

  很多問題，如果使用小沙輔助，確實可以節省大量的工作量，這幾周的成果，甚至濃縮為一天就可以完成。

  不過，這樣的話，豈不是會顯得自己沒做什麼工作？

  但這話可不能這麼說，總不能告訴郝成：這麼做就是為了讓自己顯得更忙一些？

  「人與AI相比，能力確實弱了太多。」魏書傑組織了組織語言，然後接著說道：

  「我也無數次的研讀過白駒科技關於人比AI的優勢在哪裡，怎麼利用AI這個工具，但整理來說，人能做的工作太有限了。

  「這還是受過高等教育的高學歷人群的情況，如果將範圍擴大到全部的人群，這個現象會更加的明顯。

  「我們都知道，創新、拔高一些、多延伸一點點，道理很簡單，但是真正能做這個的人又有多少？百不挑一！」

  魏書傑說了一個現象，一個郝成也曾經考慮過，但目前並沒有什麼太好解決方案的現象。

  現在的很多職業，比如流水線工人、外賣員、計程車司機，他們賴以生存的基礎，在不遠的未來，都是非常容易被AI、被機器人給取代的。

  現在的解決方案是一個消極的應對：就是不去發展這些取代大量勞動力的機器。

  但顯然，這是不符合經濟與社會發展的一般規律的——先進的生產力一定會取代落後的生產力，只是早早晚晚，甚至非人力可擋。

  至於白駒科技一直所倡導的：在AI的弱勢點下手，做更多的創新和提高，正如魏書傑所說，這件事兒不容易，也不是多數人能做的。

  「甚至，我們過往幾十年的教育，也都並沒有培養學生這方面的能力，」魏書傑補充道：「我們更多的是在培養產業工人。

  「別說本科階段，就是碩士博士也是如此，開創性的人才和項目極其稀少。」

  「這個問題討論的大了。」郝成搖了搖頭：「但我有一個開創性的設想，我權當一說，你權當一聽。」

  「嗯？」

  魏書傑說前邊這麼一大堆，其實是為自己在找補，但郝成一聽，皺眉思索了一番，卻出現了一個大膽的設想。

  「我們現在說，AI是工具。」郝成接著說道：「但如果不把它當工具，而是把它當成人的整體一部分呢？

  「現在的問題是，無界系統的交互能力還是不夠強！」

  魏書傑沒聽明白，這怎麼又跟無界系統聯繫到一起了？

  不過，隨著郝成之後的解釋，他是一張大嘴張了開，開了合，接下來的半個小時就完全沒閉上過。

  郝成的想法是這樣的：

  現在的系統，不管是傳統的鍵盤滑鼠觸控螢幕也好，還是無界系統的硬體融合感知的操作意圖識別也好，若要去使用它，是需要人去做動作的。

  比如，我要搜索一個資料：不管是去搜尋引擎，還是去喚起小沙，那都需要一個交互的步驟。

  「那如果，把這個步驟省略了呢？」郝成大膽的幻想著。

  「省略？」魏書傑有些不明所以：「怎麼省？」

  「就像你思考一樣，從你的記憶中檢索相關的信息。」郝成說道：「讓整個世界的知識和數據，映射成你大腦記憶的一部分。」

  「啊？」魏書傑聽明白郝成表達的是什麼意思了，但是，像獲取自己的記憶一樣獲取海量的數據和信息，這怎麼可能！

  「確實不可能！」郝成說道：「除非能識別人的意識，並將數據轉化為人能夠直接接收的意識。」

  這一聽就不是短時間內，甚至幾十上百年內都不一定能解決的問題。

  「但是，」郝成接著說道：「這個思維和方向，它就是一個活靶子，雖然我們做不到，但並不妨礙我們朝著這個方向向前走一步。」

  郝成現在腦子裡已經有了一些想法了。

  模仿人類大腦思考，汲取記憶和靈感的過程：

  大腦想一件事，它是這樣的：

  我要做一道數學題（1+1=？）（1）→大腦「調用」相關的數學知識解題（=2）（2）

  而現在，無界系統的操作步驟：

  我要做一道數學題（1）→喚出小沙（2）→通過融合感知的操作或者傳統的鍵鼠語音等操作將這道題描述小沙（3）→小沙解題（4）→我通過眼睛看到了解題結果（5）

  那麼，模仿人類思考的過程，將無界系統操作步驟的（2）（3）（4）直接濃縮。

  答案雖然無法像自己思考那樣直接出現在自己的腦子裡，但是至少直接出現在了自己的眼睛裡。

  要儘可能的節省中間的所有步驟，節省的越多，使用作業系統的邏輯就越接近人類本身思考的過程。

  「現在的問題已經具體化了，」郝成總結道：「那就是，將無界系統的操作意圖識別升級為用戶的真實需求識別。

  「比如，我的操作意圖是打開小沙APP，問一個問題。

  「用戶的真實需求其實是問的這個問題，如果拿起手機，看到的就是這個問題的答案，或者我們的耳機等外部設備里直接播放了這個問題的答案——

  「那麼，這和我們自己思考是不是就又接近了一步？至少形勢上的是的！

  「至於我們怎麼知道，用戶具體的意圖：一、日常使用的行為；二、突然收到的信息；三、最近想幹的事情；四、其他。

  「這個事兒現在是不是又能幹了？」

  確實可以幹了。

  基於以下三點：一、小沙最了解用戶，尤其是在使用了硬體融合感知之後。

  二、小沙作為全能助理，用戶的所有信息它都有一份，長時間使用下去，小沙的處事邏輯會和使用它的用戶趨於擬合。

  三、小沙的智慧能力在很多時候已經不弱於人。

  這三點一結合，怎麼就不能幹呢？

  這就是屬於AI的大數據啊，以小沙的能力，真的可以慢慢做到很精準。

  而且，這還不僅能夠幫助用戶處理問題，小沙也可以產生靈感啊！

  什麼叫靈感？

  那就是靈機一動冒出來的東西！

  這時候，誰能說通過小沙冒出來的靈感它就不是靈感呢？

  根據自己的情況，每天給自己一個新的靈感，擇其靠譜者而深入研究，擇其不靠譜者而直接放棄。

  久而久之，肯定會有成果產出的！

  原本非常科幻的一個事情，在郝成的立靶子、朝著靶子走更近一步、然後再剖析這個過程。

  一個看似根本不可能完成的任務，最終轉化為了AI的訓練問題：

  從操作意圖識別，通過用戶的長期使用數據結合瞬間的信息輸入，升級為用戶真實意圖識別。

  而這，對於白駒科技來說，根本就不算很困難的事情，至少已經看得著眉目了。

  就這樣，無界系統的下一項更新和能力已經展現在魏書傑面前了。

  無一錯一首一發一內一容一在一一看！

  雖然，和直接汲取記憶相比確實差了非常多，但是，原本就已經極其強大的無界系統，這不直接會變得更加強大了？

  ……

  「嘶！」魏書傑越想越震驚，越想越覺得自己狹隘了，心裡也是不住的感嘆：有了白駒科技，世界的進程不會都要加快了吧？

  今天，他是第一次見識到了郝成的思維方式和邏輯，竟然是這個樣子的。

  他又想到了自己這邊的【非確態輸入的邏輯運算單元】，看樣子，這課題產生的方式也差不多是同樣的。

  轉頭看向郝成，郝成也正看著他，並且點了點頭，明確告訴他就是的。

  在遠處立一個靶子，那就是方向，往那個走一步，那就是進步。

  「你看，」

  郝成還給魏書傑展示了一下自己的手機，只見小沙已經對郝成剛才說得話進行了總結。

  這還不算完，基於這些，小沙還做了無界系統正式版的更新策略，甚至連計劃和更新的具體方案都做好了，甚至，提示是否要發給林文。

  這個東西原本就不是該和魏書傑討論的，只是話趕話趕到這裡了。

  「你看這，稍微再升級一下，是不是就跟我說的操作意圖識別差不多了？」郝成說道。

  「確實！」魏書傑長出了一口氣，覺得自己有點兒缺氧——他是真的覺得有點兒跟不上郝成的節奏。

  「你今天過來，是說什麼的來著？」

  順手授權小沙將無界系統2.0的計劃發給林文，郝成也是看著魏書傑問道。

  「非確態輸入的問題。」

  魏書傑嘴角抽了抽，自己這邊剛說了一點點成果，就被拐帶跑了，順帶著幫郝成捋順了那麼大的思路：「我決定從『多』還是『少』這個概念的判斷入手。」

  「嗯！」郝成點了點頭，示意魏書傑繼續說下去。

  「多和少的判斷，對於機器來說還是非常難的，而且，機器判斷多少的方式和人也有非常大的差別。」

  魏書傑接著說道：「比如，大街上有一群人，多不多，人類只需要大眼一掃，就能得出結論，多！

  「而機器要做出這個判斷就非常困難，採集到圖像後，機器就首先要計數，然後還需要有一個標準，大於多少才是多。

  「這其中的區別就非常大。」

  「確實，」郝成對魏書傑的想法表示認可：「這是一個非常不錯的方向，有具體的思路了嗎？」

  魏書傑先是搖頭，然後又是半點頭：「從圍棋開始吧。」

  AI下圍棋就有這樣一個問題：我占了一大片，這一大片它是多少，人其實是靠目測估算的，而AI是真的會精確計算。

  魏書傑的計劃是，給AI換一種算法，讓它也通過「片」的大小來估算。

  「做過具體的假設評估嗎？」郝成剛剛看了魏書傑對於整體非確態的假設評估，發現他確實擅長做這個。

  就是先假設這個東西能實現，然後在尚未實現的時候，就能估算出這個東西的效率。

  「假設，AI可以通過『片』來大約估算數量，在判斷多與少、好與壞等非量化指標的時候，理論速度的提升至少是萬倍這個量級的。

  「當然，準確性上會差一些，95%！」

  郝成點了點頭，在腦子裡模擬了這麼一個場景：圍棋棋盤，有兩「片」空地，要判斷哪個更大：

  現在的AI是精準計數，需要上萬次的運算。

  而如果像人一樣，進行多與少的判斷，那隻要大眼一掃，也就是只需要一兩次運算。

  速度確實要快上萬倍，準確性要差一些。

  犧牲5%的準確性，來換上萬倍的速度提升，值得不值得？

  那就要看使用場景了。

  尤其是在AI的訓練中，這種非確態不僅沒有影響，甚至還能帶來更多的變異和可能。

  「有具體的算法思路了嗎？」郝成問道。

  「有！」魏書傑今天過來最主要的目的就是為了告訴郝成這個「有」!

  「那好，那就先這樣實施。」郝成點了點頭。

  機器像人類一樣判斷『多』和『少』，這可不是一個問題，而是一類問題，只要真的解決了，未來的應用會非常廣泛。

  郝成甚至認為，這是AI能不能真的更近一步的關鍵核心——因為他試了，小沙現在判斷多和少的方式依然是計數。

  (本章完)

  （還有更新耶）