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第608章 AI走入死胡同?

  第608章 AI走入死胡同? (第2/2页)
  
  “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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