在給AI建立認知體系的系統(tǒng)工程中，語言處理已經(jīng)完成，黑科?太昊實驗室現(xiàn)在的工作是視覺部分。
說一句題外話，計算機視覺的發(fā)展可能超乎很多人的想象。
很早以前，在最權威的競賽ILSVR上，千類物體識別錯誤率2011年時高達25.8%，而次年深度學習出現(xiàn)以后，錯誤率逐年下降到16.4%、11.7%、6.7%、3.7%……16年，已經(jīng)遠低于人類。
最有商業(yè)前景的人臉識別，AI做到了誤判率低于百萬分之一！
這個比例，想必因為張學友演唱會，而被抓到的近百個逃犯，很有發(fā)言權了。
一首涼涼，哦不，鐵窗淚，可能就是他們的心情。
圖像識別高到ILSVR停辦，新的計算機視覺競賽ImageNet也從圖像識別，轉(zhuǎn)到圖像理解，物體分類、跟蹤、定位，場景識別等等。
但神經(jīng)網(wǎng)絡是在像素層面提取數(shù)學特征，可以精細區(qū)分人類注意不到的細節(jié)，但在圖像理解，輪廓、形狀、物理和結構等難以定量描述的特征，往往容易被忽略。
這一類難度極高，識別準確率暫時Top-1不到87%，距離實際應用差得還遠[1]。
有機會進入黑科的實驗室工作，陸少英極度興奮，陳然給指定座位，“以后你就用這一臺吧，工作內(nèi)容我教你?！?p> 陸少英感覺機子很大氣，“這是什么電腦？”
一旁的錢斌樂了，“什么電腦，這是工作站！”
“工作站？”
“對?！标惾稽c頭，簡單說了一句，“我們對圖像處理的要求比較高?！?p> “戴爾PrecisionT950圖形工作臺?！标懮儆⒖戳艘谎坫懪?，又打開系統(tǒng)配置表，“4顆15核至強CPU，30線程，512G（ECC）內(nèi)存……”
“握草，性能爆炸??！”陸少英驚叫一聲，“這要是跑個游戲，還不得飛起來！”
“哈哈哈！”實驗室的小伙伴們都笑了起來，“大驚小怪！”
“淡定！丟人不？”陳然捂了把臉，陸少英絲毫不覺得，興奮道：“這么好的機器，不便宜吧？”
你是劉姥姥進大觀園嗎？陳然撇了撇嘴，“還好吧，79萬?！?p> 陸少英大吃一驚，李舒涵也是瞪目結舌，數(shù)一數(shù)，1、2、3、4……實驗室一共有25臺？
光工作站將近兩千萬，真是壕，無，人，性！
等陳然講到工作內(nèi)容，陸少英又吃了一驚。
與深度學習的二維平面圖不同，太昊的訓練數(shù)據(jù)是3D視頻。比如一個街頭遠景，紅綠燈、十字路口，熙熙攘攘的人群，飛馳的汽車、高樓、藍天，視角可調(diào)，處處是驚人的360度全景。
無盲點覆蓋所處場景的全景視頻，其實不新鮮，很多的監(jiān)控、地圖、VR就有應用，但給神經(jīng)網(wǎng)絡作為訓練數(shù)據(jù)，卻十分罕見。
“二維的平面圖，不能讓太昊理解空間和結構?！狈椒ㄌ?，陳然只能解釋，“3D不同，有時間和因果關系……太昊可以像初生的嬰兒一樣，觀察真實世界。”
“全景區(qū)分、比對所有細節(jié)，運算量是指數(shù)級暴增啊！”陸少英有專業(yè)素養(yǎng)，瞬間感覺頭皮發(fā)麻，“可怕！你們的服務器配置要高到什么程度？”
陳然微微一笑，陸少英本來就是可造之材，有點眼力。
人機大戰(zhàn)，AlphaGo戰(zhàn)勝世界圍棋冠軍，要用1202個CPU和176個GPU。全景的運算超過AlphaGo數(shù)個量級，算力需求更是極為龐大。
呆妞李舒涵還想見見稀罕，“服務器呢，在哪兒？”
實驗室的男生們生被她逗樂了，“神州超級計算機，找得著算你本事……”
李舒涵還是一臉懵圈，陸少英再次驚嘆，“不在這兒，在黑科科學院?！?p> 神州超級計算機由黑科并行計算工程技術中心研制，裝有61440塊自主研發(fā)的“神州1.0”眾核處理器，峰值性能18.6億億次/秒，持續(xù)性能15.3億億次/秒，造價57億！
都說大炮一響，黃金萬兩，論燒錢，AI毫不遜色。
良久才平復了心情，陸少英想起了什么，“這個神經(jīng)網(wǎng)絡，就是你早上的論文……“
“對，確實是新一代神經(jīng)網(wǎng)絡。”陳然淡淡一笑，“更充分的特征比對，可以全面模擬人腦思維，進而提煉通用智慧，叫做認知引擎。NLP只是它的部分應用，屬于一段?！?p> 新一代神經(jīng)網(wǎng)絡？！
認知引擎一段？
這恐怕是高級人工智能的核心技術吧，陸少英心馳神往，“如果，我是說如果，認知引擎進能進行圖像理解，甚至和語言結合起來……”
“這是認知引擎二段的內(nèi)容，建立一個完整的認知體系?！卞X斌哈哈一笑，“就像人類的嬰兒，太昊通過觀察真實世界，總結智慧通式，成為強智能！”
“電影里面一樣的AI？！”李舒涵張大小嘴，陸少英也懵逼了好幾秒，才吃力的咽了咽口水，“真的嗎？”
“差不多……”陳然摸了摸鼻子，承認了，只是隱藏了幾份腹黑。
陸少英說的沒錯，有了出自輔腦的認知引擎，強智能的誕生幾乎板上釘釘。
輔腦有全套的強智能理論，可以復現(xiàn)認知引擎的整個代碼，通過海量的數(shù)據(jù)訓練、參數(shù)調(diào)整、非監(jiān)督學習，建立完整的認知體系，迅速成為真正意義上的強智能！
但是陳然的《神經(jīng)網(wǎng)絡的結構細分和動態(tài)路由》，真的會講述它的奧秘？
呵呵……
天真！
在原來的時空，AI就像歷史上的煉金術、永動機一樣，前進的道路迷霧蒙蒙，黑燈瞎火，人類步履蹣跚、走錯方向，甚至摔跤，蹉跎了幾十年。
站在未來，陳然當然可以避過所有的大坑，抄一條近道！
但這個世界到處都是惑人的假象。
所謂兵不厭詐，陳然提供的正是一個精心制作的煙霧彈。
如果深信《神經(jīng)網(wǎng)絡的結構細分和動態(tài)路由》，一定要編程實現(xiàn)那么復雜而又吊詭的邏輯陷阱，就像陸少英一樣，怎么說呢？
原諒這是赤果果的科研競賽，黑科集團要甩開追兵，也要恰飯，萬一層出不窮的BUG坑死了哪個對手……
哎喲，真是抱歉！
太特么開心了。
讓陳然先笑三分鐘……
細數(shù)了一下所有的工作，陳然的準備工作基本完成，如果說差什么的話，后期強智能到真正意義的超級智能，就差一臺搭載專用“AI芯片”的超級計算機。
其實，相比已經(jīng)完成的認知引擎，芯片的難度才叫巨大。
CPU的物理架構并不擅長分布式并行計算，效率很低，目前使用最廣泛的GPU，正是因為在浮點運算、并行計算等部分，性能遠超CPU，達到數(shù)十乃至上百倍。
但這一切仍然不如通過指令集、物理結構調(diào)整，以硬件運行算法的專用AI芯片。
武裝到牙齒，才能戰(zhàn)無不勝。
把陸少英丟給錢斌，讓他先帶著，陳然就離開了實驗室。
滿以為可以和男神待一天，李舒涵心中的失落，幾乎都掛在臉上，“他去哪兒？”
實驗室里的一幫大齡直男聳了聳肩，“然哥忙著呢，誰知道?！?