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但凡是人,多多少少都沾点“欠儿”的成分。
如果曲卓自始至终都保持着,年轻人理应具备的的谦虚与礼貌,最后那句夸赞对菲利普来说,不过是一句毫无营养的,礼节性的“ending”。
但他自始至终都保持着毫无表演成分的强烈自信,和优越感爆表的骄傲,最后忽然夸了一句……菲利普感受到的是扑面而来的真诚。
他认为自己海纳百川的涵养和有容乃大的胸怀,征服了这位狂傲的东方年轻人。
呃~他可能不知道那些复杂深奥的词汇。
而且,他一点也不“有容乃大”,但就是那么个意思……
但他没有太多时间去仔细体味令人满足和愉悦的情绪价值。必须边在心中打着腹稿,边奔校办楼,去面见剑桥校长威廉·欧文·查特威克……
莫里斯·威尔克斯教授让艾兹格·迪科斯来剑桥,不止是招待曲某人,还要对他拿出的项目做评估,以便研究自然科学的菲利普院长,能够明确项目的学术价值。
按说艾兹格应该提交一份完整详细的评估报告,但他的大脑已经几乎完全被人工智能体“占领”了,根本没心思去琢磨其他的东西。
所以,在提交机房申请的同时,顺带着交了一份连草稿都没打的,通篇充斥着夸赞和溢美之词的……姑且称之为评估报告的东西。
关于python语言,只寥寥数语的简略介绍了特点。剩余的笔墨全都用在了智能体上。
之所以愿意多浪费些时间,主要是因为想让智能体运行起来,单靠圣约翰学院的几台计算机是远远不够的。
还需要整个剑桥所有学院的计算机。
不,是整个戴英所有的计算机。
甚至,想要真正完美的智能体,需要一台……不!几台超算的支持!
43年沃伦·麦卡洛克和沃尔特·皮茨提出了m-p神经元模型,奠定了神经网络理论的基础。
50年艾伦·图灵发表《计算机器与智能》,提出“图灵测试”作为机器智能的评判标准,推动了ai的哲学思考。
51年马文·明斯基和迪恩·爱德蒙,建造了随机神经网络计算器,用硬件模拟了四十个神经元,实现了首个人工神经网络。
56年约翰·麦卡锡、马文·明斯基等学者在达特茅斯会议上,首次提出了“人工智能”这一专业术语,标志着ai成为了一门独立的学科。
同年艾伦·纽厄尔和赫伯特·西蒙,开发了首个可以自动证明数学定理的ai程序。
57年诞生了感知机模型。
66年拥有自然语言处理能力,可以模拟心理咨询对话,被命名为“eliza”的聊天机器人诞生……
到这里,人工智能的发展就基本停滞了。
因为所有从事相关研究的学者,都遇到了无法逾越的瓶颈——算力!
可以说,没有算力支撑的人工智能,就是个笑话。
于是,时间进入七十年代后,几乎所有研究机构都大幅度削减人工智能方面的投入。
后面一些年虽然偶尔有一点进展,但基本不值一提。
其实在79年这个时间节点上,算力依旧是巨大的问题。
但假天才曲某人,拿出了一套具可行性的解决方案——基于计算机网络的算力动态分布。
一台计算机作为核心,将训练、推演、运算动态分布到计算机网络的其他计算机上。
随着训练的推进,参数量也会呈几何指数暴增。
所以,剑桥一家的计算机是不够看的,还需要获得其他拥有计算机的高校和研究单位的支持。
长远看,甚至要为了人工智能搭建专用的超级计算机……
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