第608章 AI走入死胡同？

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’。”

“发论文的时候，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。”

“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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