第637章 新人工智能曙光的驚人表現
大國科技從山寨係統開始 作者:櫻滿博士 投票推薦 加入書簽 留言反饋
當然在接下來的時間裏,全球諸多紙質媒體與電視媒體們也是報道了這起神秘的事件,探討人工智能“曙光”與“隨身老師”為什麽卡頓了足足十幾個小時的原因。
為此林晨甚至還接到了大佬的電話,詢問林晨是否遇到了什麽難題?麵對大佬的關心,林晨自然表示一切正常。
而時間就這樣緩緩流逝,轉眼間就已經來到了第二天的中午,林晨與11位科研大拿以及一眾曙光體係的負責人等十數人在得知消息後也是第一時間趕到了現場。
而負責管理這台超級計算機與新人工智能“曙光”的負責人看到林晨後當即感慨道:
“老板,新人工智能“曙光”已經徹底構建完成了,老人工智能曙光懂得的所有知識新人工智能“曙光”已經全部學會,而時間隻是用了16個小時而已!
這實在是太不可思議了,要知道從去年9月我們發布了人工智能“曙光”後,在全球用戶的不停使用下,我們的參數模型數量不停增加。
截止到昨天,我們的老人工智能“曙光”參數模型已經達到96萬億個參數,差一點就能做到我們發布時號稱最高支持100萬億個參數模型了!
但這麽多參數模型,這麽多知識新人工智能“曙光”隻是用了16個小時就走完了老人工智能“曙光”10個月的路,這實在是太不可思議了。”
聞言,現場的人們全都對視一眼,眼中全都帶著震驚感慨之色。
畢竟這新人工智能“曙光”成長速度實在是太快了,快到了不可思議。
而能有這樣的效果,原因還是他們眼前這台集合了憶阻器超級計算機與量子超級計算機的超級計算機啊。
想到這裏,他們看向林晨的眼神滿是佩服。
對此,林晨在人們的佩服視線中對倪光楠笑著說道:
“既然學習完成了,那就進行實測一下吧。
讓我看看以憶阻器超級計算機為主,量子超級計算機為輔,再基於這個特殊架構而研發的新人工智能“曙光”表現有多強。”
“嗯。”
聽到林晨的話語,倪光楠輕輕點頭,隨後拿出手機撥打了電話,讓人工智能研發團隊拿著早就準備好的測試題目測試新人工智能“曙光”的具體表現。
這些測試題目全是用戶在使用人工智能“曙光”時,不滿意乃至差評人工智能“曙光”回答的題目。
這些不滿意與差評的回答是重要的數據資料,人工智能“曙光”的研發團隊的任務就是根據這些不滿意與差評進行改良調整人工智能。
最終下次出現同樣類似的問題,那人工智能“曙光”的回答就能讓用戶滿意。
所以人工智能“曙光”從發布到現在實際一直是在不停更新的狀態,也因此人工智能“曙光”的參數模型數量是越來越多了,每一日都會增加。
而此時他們卻拿出了能難倒老人工智能“曙光”的難題來詢問新人工智能“曙光”,這從表麵上看是脫褲子放屁。
畢竟新人工智能“曙光”的知識都是來自於老人工智能“曙光”,理論上老人工智能“曙光”不會做與做不好的問題,新人工智能“曙光”理論上也應該做不好。
但每一個人工智能都是不同的,哪怕他們的算法架構乃至硬件都一樣,那他們也是不同的。
之所以會不同,原因在於人工智能回答問題的時候也是一次深度學習的過程,在這個過程中人工智能會得出經驗。
而得出經驗的過程受製於原先的經驗與解題思路,懂得知識多時得出的經驗與懂得知識少時得出的經驗也是不同的。
用通俗的話語來說就是雙方的思考方式是不相同的,最終每一個人工智能“曙光”都是特別的,是不同的。
所以老人工智能“曙光”回答不了的問題,對於新人工智能“曙光”來說不一定不能回答。
而且新人工智能“曙光”的算法架構並不是原先算法架構,而是林晨根據憶阻器架構為主,超導量子計算機為輔的改進型新架構。
而憶阻器超級計算機這東西本質就類似於人腦神經突觸的運作原理,實際更加貼合人腦snn脈衝型神經網絡。
理論上在這種snn脈衝型神經網絡結構下,新人工智能“曙光”的聰明程度應該會更高!
所以他們雖然都有一個“曙光”的名字,但他們無論是硬件還是算法架構實際上本質已經不同了,這更拉大了雙方的差距。
“不知道具體效果怎麽樣?”
此時的陳東十分的期待,甚至期待得有些焦慮不安了。
畢竟他們曙光科技麵臨的局麵是如此的糟糕,此時好不容易研發出了憶阻器超級計算機與量子計算機,最終目的就是為了人工智能“曙光”。
如果此時花費龐大精力,結果這新人工智能“曙光”的表現十分糟糕,甚至比原本老人工智能“曙光”還要差的話,那這就讓人吐血了。
當然好奇焦慮的也不隻是陳東,實際上此時的現場其他人也是同樣是焦慮與好奇不已。
但無論他們是如何的焦慮與好奇,他們隻能老老實實的等待實測測試結果。
而這個實測測試過程顯然並沒有用多久,隻是用了6分鍾,一個工作人員便一臉喜意地拿著一份報告遞交了上來,上麵正是實測報告結果。
“老板,經過我們動員人工智能研發團隊數百名科研人員進行人工審核,我們剛剛審核了總共500道曾難倒老人工智能“曙光”難題。
最終新人工智能“曙光”的表現全都十分亮眼,500個讓老人工智能“曙光”吃癟的難題裏新人工智能可以完美解決421道。
剩下79道問題雖然沒有解決,那也是因為數據不完善而無法給予準確答複。
在這個過程中,新人工智能“曙光”並沒有出現滿口胡謅的現象,而是老實回答不懂,相信如果數據充足,那我們的滿意率肯定是百分百!”
“嘩!”
聽到林晨的話語,現場瞬間嘩然起來,隨後他們全都激動地鼓起了掌。
“啪啪啪啪啪啪啪啪啪……”
原本能難倒老人工智能“曙光”的問題現在難倒不了新人工智能“曙光”,那就代表著現在的人工智能“曙光”十分聰明,也可以去做更多的事情了。
而這自然是代表著他們的產品核心競爭力變得更強了,也代表他們的實力變得更強了,這自然是一件好事。
然而在一片激動的掌聲中,國寶級數學家安德烈·奧琨科夫的眉毛卻是深深緊鎖起來,這反常的表現自然讓人不禁好奇。
為此林晨甚至還接到了大佬的電話,詢問林晨是否遇到了什麽難題?麵對大佬的關心,林晨自然表示一切正常。
而時間就這樣緩緩流逝,轉眼間就已經來到了第二天的中午,林晨與11位科研大拿以及一眾曙光體係的負責人等十數人在得知消息後也是第一時間趕到了現場。
而負責管理這台超級計算機與新人工智能“曙光”的負責人看到林晨後當即感慨道:
“老板,新人工智能“曙光”已經徹底構建完成了,老人工智能曙光懂得的所有知識新人工智能“曙光”已經全部學會,而時間隻是用了16個小時而已!
這實在是太不可思議了,要知道從去年9月我們發布了人工智能“曙光”後,在全球用戶的不停使用下,我們的參數模型數量不停增加。
截止到昨天,我們的老人工智能“曙光”參數模型已經達到96萬億個參數,差一點就能做到我們發布時號稱最高支持100萬億個參數模型了!
但這麽多參數模型,這麽多知識新人工智能“曙光”隻是用了16個小時就走完了老人工智能“曙光”10個月的路,這實在是太不可思議了。”
聞言,現場的人們全都對視一眼,眼中全都帶著震驚感慨之色。
畢竟這新人工智能“曙光”成長速度實在是太快了,快到了不可思議。
而能有這樣的效果,原因還是他們眼前這台集合了憶阻器超級計算機與量子超級計算機的超級計算機啊。
想到這裏,他們看向林晨的眼神滿是佩服。
對此,林晨在人們的佩服視線中對倪光楠笑著說道:
“既然學習完成了,那就進行實測一下吧。
讓我看看以憶阻器超級計算機為主,量子超級計算機為輔,再基於這個特殊架構而研發的新人工智能“曙光”表現有多強。”
“嗯。”
聽到林晨的話語,倪光楠輕輕點頭,隨後拿出手機撥打了電話,讓人工智能研發團隊拿著早就準備好的測試題目測試新人工智能“曙光”的具體表現。
這些測試題目全是用戶在使用人工智能“曙光”時,不滿意乃至差評人工智能“曙光”回答的題目。
這些不滿意與差評的回答是重要的數據資料,人工智能“曙光”的研發團隊的任務就是根據這些不滿意與差評進行改良調整人工智能。
最終下次出現同樣類似的問題,那人工智能“曙光”的回答就能讓用戶滿意。
所以人工智能“曙光”從發布到現在實際一直是在不停更新的狀態,也因此人工智能“曙光”的參數模型數量是越來越多了,每一日都會增加。
而此時他們卻拿出了能難倒老人工智能“曙光”的難題來詢問新人工智能“曙光”,這從表麵上看是脫褲子放屁。
畢竟新人工智能“曙光”的知識都是來自於老人工智能“曙光”,理論上老人工智能“曙光”不會做與做不好的問題,新人工智能“曙光”理論上也應該做不好。
但每一個人工智能都是不同的,哪怕他們的算法架構乃至硬件都一樣,那他們也是不同的。
之所以會不同,原因在於人工智能回答問題的時候也是一次深度學習的過程,在這個過程中人工智能會得出經驗。
而得出經驗的過程受製於原先的經驗與解題思路,懂得知識多時得出的經驗與懂得知識少時得出的經驗也是不同的。
用通俗的話語來說就是雙方的思考方式是不相同的,最終每一個人工智能“曙光”都是特別的,是不同的。
所以老人工智能“曙光”回答不了的問題,對於新人工智能“曙光”來說不一定不能回答。
而且新人工智能“曙光”的算法架構並不是原先算法架構,而是林晨根據憶阻器架構為主,超導量子計算機為輔的改進型新架構。
而憶阻器超級計算機這東西本質就類似於人腦神經突觸的運作原理,實際更加貼合人腦snn脈衝型神經網絡。
理論上在這種snn脈衝型神經網絡結構下,新人工智能“曙光”的聰明程度應該會更高!
所以他們雖然都有一個“曙光”的名字,但他們無論是硬件還是算法架構實際上本質已經不同了,這更拉大了雙方的差距。
“不知道具體效果怎麽樣?”
此時的陳東十分的期待,甚至期待得有些焦慮不安了。
畢竟他們曙光科技麵臨的局麵是如此的糟糕,此時好不容易研發出了憶阻器超級計算機與量子計算機,最終目的就是為了人工智能“曙光”。
如果此時花費龐大精力,結果這新人工智能“曙光”的表現十分糟糕,甚至比原本老人工智能“曙光”還要差的話,那這就讓人吐血了。
當然好奇焦慮的也不隻是陳東,實際上此時的現場其他人也是同樣是焦慮與好奇不已。
但無論他們是如何的焦慮與好奇,他們隻能老老實實的等待實測測試結果。
而這個實測測試過程顯然並沒有用多久,隻是用了6分鍾,一個工作人員便一臉喜意地拿著一份報告遞交了上來,上麵正是實測報告結果。
“老板,經過我們動員人工智能研發團隊數百名科研人員進行人工審核,我們剛剛審核了總共500道曾難倒老人工智能“曙光”難題。
最終新人工智能“曙光”的表現全都十分亮眼,500個讓老人工智能“曙光”吃癟的難題裏新人工智能可以完美解決421道。
剩下79道問題雖然沒有解決,那也是因為數據不完善而無法給予準確答複。
在這個過程中,新人工智能“曙光”並沒有出現滿口胡謅的現象,而是老實回答不懂,相信如果數據充足,那我們的滿意率肯定是百分百!”
“嘩!”
聽到林晨的話語,現場瞬間嘩然起來,隨後他們全都激動地鼓起了掌。
“啪啪啪啪啪啪啪啪啪……”
原本能難倒老人工智能“曙光”的問題現在難倒不了新人工智能“曙光”,那就代表著現在的人工智能“曙光”十分聰明,也可以去做更多的事情了。
而這自然是代表著他們的產品核心競爭力變得更強了,也代表他們的實力變得更強了,這自然是一件好事。
然而在一片激動的掌聲中,國寶級數學家安德烈·奧琨科夫的眉毛卻是深深緊鎖起來,這反常的表現自然讓人不禁好奇。