杨友邦离开韦兰公司之后就拨打了一个电话。
“耿局长。”杨友邦脸上硬邦邦的转告了韦兰的话,“韦兰说他在机器人方面有了一点进展,请你们派人过来评估一下。”
顿了一下,杨友邦又忍不住说道:“我看他是恃宠而骄。”
一点小小的进展都要人评估,这不是恃宠而骄是什么?
若是人人这样做,政府不得忙死?
耿局长没有直接回答,而是反问了一句,“你和他又起冲突了?”
“他目中无人。”杨友邦冷冷的说道:“如果不是你千叮万嘱,我早就一枪崩了他。”没有一颗报国之心,纵然有天大的才华又怎么样?
要他说,这种人就应该直接枪毙了,最不济也要囚禁起来,政府的处理方式太软了。
果然!
耿局长叹了口气,“你什么都好,就是脾气不好。”不然也不会被派到韦兰公司做联络员。
名为联络员,实际上只是发配了而已。
这是为了安抚韦兰。
“好了。”耿局长面容严肃了起来,“我等下会叫一些人工智能方面的专家过去评估的,至于你,努力好履行你自己的职责吧!”
“这样也许有机会调回来。”
仅仅三天,评估人员就下了飞机钻进接送他们的车辆中驶向韦兰企业,三个评估人员清一色的格子衬衫,胸口别着一根钢笔,面色严肃。
开车的是杨友邦。
他虎着脸一路送三名评估人员上了韦兰公司。
“你好,初次见面,我叫彭宇。”为首的彭宇看着韦兰一一介绍道:“这是张伟、王涛。”
“我们都是从事人工智能的工作人员,这次上面叫我们过来,主要是想要看看韦兰先生在人工智能领域的进展怎么样了。”
“欢迎你们过来。”韦兰微笑着说道:“这次请你们过来其实主要是我产生了一个设想。”
他顿了一下,不动声色的扫了一眼面前三人,但是没有人开口,一个个都侧耳倾听。
他这才露出了满意的笑容,“大家都知道,人工智能的设想起源自亚里士多德的《工具论》。”
“在1956年的夏天,美国达特莫斯大学召开了一次会议,在会议上,他们首次提出了人工智能的概念。”
“至此,人工智能就整合了数学、心理学、神经生理学、信息论和电脑科学,成了一门新兴的学科。”
韦兰粗略的介绍了一下人工智能的来历,“就目前而言,人工智能的算法主要采取遗传算法。”
“但是这种算法虽然应用较为广阔,但在人工智能方面它显然有些疲软,所以我就研究了现在比较流行的一种粒子群算法。”
粒子群算法,一种并行算法,属于进化算法的一种,通过随机解出发寻找最优解的一种算法。
“在研究的过程中我添加了决策树。”
决策树,是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。
“然后我很奇妙的发现了‘人工智能’,我暂时叫它为‘人工智能’吧!”韦兰说道:“它在决策的时候明显的优化了。”
彭宇眉头一皱,“能给我看看吗?”
粒子群算法和决策树的组合在人工智能领域并不罕见,许多人都做出了相关方面的研究,但结果只能算是普普通通。
明显的优化,那是什么鬼?
扑哧!
王涛笑了,“粒子群算法和决策树组合使得人工智能有明显的优化?抱歉,我想我可能听见了一个笑话。”
张伟淡淡的扫了一眼韦兰,下巴微微抬起,“粒子群算法和决策树的组合并不是你首创,你的奇思妙想,恐怕很难以打动我们。”
“哦,你们不相信?”韦兰不动声色的看了他们一眼,心里觉得好笑,粒子群算法和决策树的组合起不起作用得看构造如何。
人工智能的程序构造不行,哪怕是再先进的算法也发挥不了作用,相反,构造先进,哪怕是算法落后,也能够起到一定的优化作用。
彭宇面无表情。
相信?
他拿什么相信?
粒子群算法和决策树组合在人工智能并不算新颖,许多人都尝试过这方面的组合,但是很遗憾,结果不算好。
王涛看着韦兰被揭穿了还死不悔改,微微撇撇嘴,“脸皮真厚。”
张伟没有说话。
他已经不屑于说话了,一个夸大其词的学术骗子,他已经懒得说话了。
韦兰看他们三个不说话也懒得继续解释,他干脆跳过去,“……为了解决人工智能的推演,我添加了博弈论作为最优化策略。”
“打个比喻,囚徒甲和囚徒乙分别被抓,他们同时面临三个选择。”
“第一个选择,两个都承认,两个都被判十年;第二个选择,一人不承认,另一人承认并指认同伙,那么这个人将无罪释放,而被指认的那个人将被判20年;第三个选择,两个人都不承认,将只是非法带枪罪判1年。”
“假设将机器人置于囚徒甲的位置,根据博弈论,如果认罪,10年,不认罪20年;10<20,认罪最好。
“对方认罪我0年,对方不认罪1年,0<1,认罪最后。”
“因此机器人开始进入博弈状态,在穷尽所有可能之后,机器人会做出一个概率最大的选择,哪怕是这个最大的概率仅仅比第二大的概率高出0.01%,机器人也会选择最大的概率。”
“这是一种摒弃感性的绝对理性博弈。”
“除此之外最重要的就是神经网络。”韦兰抿了一口咖啡,继续说道:“普鲁塔克说过一句话:人类不具备不犯错误的能力,但是,聪明的人能从过去的过失和错误中学到对未来有用的智慧。”
“机器人也是。”
“我们假设机器人前面有一个障碍,这个障碍堵塞了路,面对这个障碍,机器人会不断的重复计算,但是他所有的计算都不足以穿越这个障碍的时候,这个机器人就会不知所措,逻辑陷入死循环之中。”
“但是假如把这个机器人换成人类,这个人类看一眼就会穿过这个障碍,因为他选择了‘跳’这个很简单的动作,但是机器人不行,它没有置入‘跳’这个代码,于是他看起来很死板,但神经网络可以解决这个难题,拥有神经网络的机器人会在尝试改变策略,调整脚部神经元阀值,制造出一种类似于‘跳’这个代码来通过障碍。”
“然后它会代码记录下来,下一次面对障碍的时候,机器人就会‘跳’过去了。”
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