带着手机重生，目标科技教父 第608章 AI走入死胡同？

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郭长征听完，没有立刻回答，而是深深地看了一眼夏冬。

他心里非常惊讶，一个大一刚结束的本科生，居然能一针见血地指出当前人工智能的瓶颈。

现在的学术界，绝大多数人都在疯狂地优化那些复杂的数学公式。

大家都在比拼谁能设计出更精妙的人工特征提取方法。

很少有人去反思，这条路本身是不是从一开始就选错了。

郭长征叹了口气，靠在椅背上。

“夏冬，你观察得很敏锐。你说的这个问题，确实是现在学术界的一大痛点。”

“我们现在的主流路线，其实走入了一个过度追求数学完美的误区。”

郭长征开始讲解：“大家觉得一个模型好不好，首先看它的数学证明漂不漂亮。”

“支持向量机为什么火？因为它背后有一套严密的统计学习理论支撑。”

“你可以用公式清清楚楚地证明它为什么能工作，它的误差上界在哪里。”

夏冬适时地接话：“但是现实世界的数据是不讲数学逻辑的，它们充满了噪声和不确定性。”

郭长征用力地点头，声音提高了几分：“完全正确！”

“所以我一直认为，基于规则和人工特征的路线，走不远。”郭长征表达了自己的立场。

夏冬顺势问道：“那郭老师觉得，未来的出路在哪里？”

郭长征沉默了片刻，似乎在斟酌用词。

“你应该听说过人工神经网络吧？”郭长征问道。

夏冬点点头，装作只了解皮毛的样子：“之前听过，刚刚在课堂上，老师你也讲了。但好像现在不太受欢迎？”

郭长征苦笑了一下：“不是不太受欢迎，是被主流学术界打入冷宫了。”

“上个世纪八十年代，神经网络火过一阵子，但很快就遭遇了寒冬。”

“原因很简单，它解释不清楚。”郭长征解释道。

“你把数据丢进去，它经过几层神经元的计算，给你一个结果。”

“但是中间到底发生了什么？那些权重参数代表什么物理意义？没人知道。”

郭长征用手指敲了敲桌面：“这在讲究严谨的学术界是致命的。大家叫它‘黑盒’。”

“**文的时候，评审专家会问你，为什么你的网络结构是这样设计的？为什么要有三层而不是四层？”

“你回答不上来，你就发不了顶会。”

夏冬静静地听着，他知道郭长征说的是事实。

在深度学习全面爆发之前，神经网络确实经历了漫长且压抑的低谷期。

郭长征继续说道：“但我一直觉得，我们不需要去解释它。”

这句话引起了夏冬的极大兴趣，这和后来那些科技巨头们的做法不谋而合。

郭长征语气变得有些兴奋：“你想想人类是怎么学习的？”

“一个小孩子认识猫，是因为他父母给他列出了猫的数学方程吗？”

夏冬配合地摇头：“不是，是因为父母指着很多只猫告诉他，这是猫。”

“对！”郭长征拍了一下大腿。

“小孩子看了几百只、几千只猫之后，他的大脑里自动就形成了猫的认知。”

“他不需要知道猫耳朵的几何角度，他只要看一眼就能认出来。”

郭长征做了一个总结：“学习的过程，本来就是一种经验的积累，而不是逻辑的推演。”

夏冬在心里给郭长征默默点了个赞。

在2009年，能有这种认知的人，绝对是具有战略眼光的技术先驱。

郭长征接着抛出了他的核心理念：“所以我信奉一个词：大力出奇迹。”

他看着夏冬，一字一句地说：“不要去搞那些花里胡哨的人工规则。”

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“只要我们有足够大的数据量，把成百上千万张图片喂给神经网络。”

“让网络自己去调整权重，自己去寻找特征。”

“只要数据够多，网络层数够深，它最终的效果，绝对会碾压那些人工设计的算法。”

这段话，完全命中了未来深度学习爆发的核心本质。

夏冬知道，再过一段时间，当ImageNet数据集发布，当AleXNet在图像识别大赛上以压倒性优势夺冠时，整个世界都会明白这个道理。

大数据加上深度神经网络，这就是未来十几年人工智能唯一的正解。

而郭长征，在这个时间节点，已经极其精准地看透了这一切。

“老师，你的想法非常超前。”夏冬由衷地说道。

他没有用任何夸张的词汇，只是陈述了一个客观事实。

郭长征听到这句认可，脸上的兴奋却迅速退去，取而代之的是深深的无奈。

他重新靠回椅背上，端起纸杯喝了一大口水。

“超前有什么用？这只是一种理论上的推想。”郭长征语气低落。

夏冬明知故问：“既然方向是对的，为什么不去实践呢？”

郭长征苦笑连连：“实践？拿什么实践？”

他竖起一根手指：“第一，数据。你去哪里找上百万张标注好的图片？”

“现在的互联网数据虽然多，但都是杂乱无章的，没有经过清洗和分类，根本没法用来训练模型。”

夏冬没有说话，他知道这是实情。构建高质量的大型数据集，需要耗费极大的人力和财力。

郭长征竖起第二根手指，加重了语气：“第二，算力。这也是最致命的一点。”

“要训练你刚才说的那种能够自己提取特征的深度神经网络，计算量是极其恐怖的。”

“涉及到海量的矩阵乘法运算。”

郭长征指了指办公桌上的电脑：“就靠现在这些CPU？你跑一个最基础的多层网络，数据量一上来，可能都要跑上几天。”

“等几天出一个结果，如果发现参数设置错了，又要重头再来。”

“这种试错成本，哪个实验室承担得起？”

夏冬顺着郭长征的思路问道：“难道就没有更适合做矩阵运算的硬件吗？”

郭长征点点头：“有，显卡。也就是GPU，它的架构天生适合并发运算。”

“其实我知道英伟达搞的那个CUDA架构，这算是一条路。”郭长征眉头微皱。

“前阵子英伟达的工作人员还专门联系过我，说可以提供免费的显卡给我做科研。”

“能白嫖设备，我当然去试了。但我花时间研究了一段时间CUDA后，发现根本行不通。”

郭长征摆了摆手，表情显得有些头疼。

“那玩意儿现在没有现成的库可以调用，开发起来极其麻烦。”

“我要把构想的深度算法硬生生跑在CUDA上面，技术难度比较高，简直是纯纯的折磨自己。”

“不过嘛……”郭长征话锋一转，语气里带了几分兴致。

“最近盛夏科技，搞出了一个叫TenSOrFlOW的框架，这东西倒是挺好的。”

夏冬心里暗自发笑，表面上却不动声色地听着。

“我最近也一直在学习这个TenSOrFlOW。”郭长征如实说道。

“只是我要做的神经网络比较复杂，目前还在琢磨怎么利用好这个TenSOrFlOW。”

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