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未来一号超算投入使用后,郝强用它来收集和整理数据,研发“未来AI”。
未来AI可以生成符合人类对话习惯的回复,即进行对话,也可以识别图片、图像等任务,也可以应用到公司正在研发的智能机器人-未来1.0机器狗的身上。
它将会在更多的领域发挥其重要的作用。
例如,在教育领域,未来AI可以作为智能辅导系统,为学生学习提供个性化的指导;只要给出题目,就能给出详细的解答过程。
在医疗领域,未来AI可以作为医疗助手,为医生提供诊断和治疗建议。
在金融领域,未来AI可以作为智能客服和风险评估工具,提高金融服务的质量和效率。
随着技术的不断发展,未来AI也将不断进步和完善,能够处理更加复杂的任务和问题。
可以说,未来AI可以做的事情非常多。
以未来AI为基础,衍生更多专业版本,比如自动驾驶、军事应用、家庭服务等。
当然,郝强也会给限制一些功能,比如违法的功能。
目前,未来AI项目刚刚开始,就如刚刚怀孕的胎儿一样,尚未成型。
未来AI的技术架构包括三个主要部分:预训练模型、fine-tuning模型和推理引擎。
预训练模型是未来AI的基础,通过学习大量的语料库来建立语言规则和词汇知识。
Fine-tuning模型则是在预训练模型的基础上,针对特定的任务进行微调,以适应不同的应用场景。
推理引擎则是用于根据用户的输入和模型的参数,计算出生成回复的概率分布。
说得简单一点,
传统的编程方法:需要人类明确地编写相应的规则来告诉你怎样区分猫和狗。
编程的工作量就非常大,也难覆盖所有规则。
机器学习(模拟人脑):给计算机提供大量关于猫和狗的图片,即大数据,每张图片都标注了是猫还是狗(监督学习)。计算机通过分析这些数据,自己“学习”如何区分猫和狗。
或者,给计算机大量没有标记的数据,让计算机自己找出数据中的模式或者结构(非监督学习)。通过数据来训练模型,使得计算机能够解决复杂的问题,而不是依赖人类预先设定的规则。
即郝强不想写代码了,想让机器能自己(输入)听到、看到、摸到、闻到、理解并(输出)做到、说出来、画出来、表现出来,适应新东西完成复杂的任务不再需要人类干预。
当然,这是全面人工智能。
未来AI做不到摸、闻等动作,只能听、看、画等表现,只能算是半人工智能。
郝强的目标比较远,但还是需要一步一步地走。
一天下午,
郝强坐车回到郝府,刚走进大厅,看到大儿子一手拿着餐巾纸,一手捂着鼻子,有些不解:“子墨,你做啥呢?”
旁边的佣人看到郝强,微鞠躬一下,然后解释道:“先生,大少爷想给小少爷擦屁股,二夫人就让他尝试一下。”
“嗯,这种事就让小孩体验一下。”郝强笑了笑。
在郝府有一个规定,只要不涉及孩子的安全,就不要干涉,哪怕孩子摔倒了。
郝子墨看到爸爸回来,小手依然捂着小鼻子,皱着眉头说:“爸爸,我帮弟弟擦屁股,他拉粑粑了,可臭死了。”
“你这么大的时候也是一样的啊。”郝强笑呵呵说道,“所以啊,知道父母养你们不容易了吧。”
郝子墨脑子里有些疑惑不解,反问道:“爸爸,奶奶说你是她一把屎一把尿把你养大的?是真的吗?”
那么臭的东西,爸爸也能吃得下?
爸爸小时候,家里有这么穷吗?
郝强哭笑不得,只好耐心跟孩子解释一下。
他的大儿子和大女儿,逮到他后,喜欢问一些奇奇怪怪的问题,比如说“为什么他们有两个妈妈?而别人只有一个妈妈和爸爸?”“为什么家里这么多叔叔阿姨?”“是有鸡还是先有蛋?”
很多问题真不好回答,难道回答“你们爸爸太厉害,所以娶了两个老婆”“生活太不容易了,只有做鸡,才能活下去?”
郝强陪着孩子们玩耍了一会儿,发现老爸不在家里,便转向抱着小女儿的母亲询问。
刘凤清面露不悦之色,语气中带着些许嘲讽,说道:“你爸回老家了,那个村委干部的头衔,他是舍不得啊。
在家里有人天天捧着他,呵呵,在这边可没什么熟人捧他,估计是有点不习惯了。”
她停顿了一下,神情变得柔和了些,接着说:“我过几天也得回去一趟,你外公外婆年纪大了,身体不如从前了,得去看看他们。”
郝强点了点头:“哦,好的。妈,你回去的时候带些补品吧,给外公外婆补补身子。”
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