法”组的主要方向是新架构,即在不改变现有硬件基础——数字逻辑电路的条件下,提出创造性的新架构,试图创造出能力更加强大的人工智能,或者,让现有人工智能的算力需求大幅下降。
与前沿探索的“阿尔法”组不同,“贝塔”组的方向,则更加现实,专注于现有人工智能体系的调整、优化,在应用平台上混合ai与传统逻辑模块,提升系统的实际性能。
作为新手,一开始在“贝塔”组工作,这是很自然的安排。
夏洛特的信息基础研中心里,有若干aig这样的组,之前面试过方然的肯*汤普森则是中心的项目负责人之一,也是五个aig小组的总管,但他想必很忙,来到夏洛特中心很多天,方然都没在见过他本人。
除非是开讨论会,他倒是通过投影屏幕见过两三次,毕竟也和现场不一样。
目标明确,小组里负责带新人的工程师也挺友善,认识到自己要展现能力、显露才华,才能如愿以偿的留在研中心,方然很投入,和小组中资历更老的其他员工不一样,他每天都会准时去工作室,下班时间后,还会在住处的电脑前继续忙碌。
天资平平,眼前一切全凭实打实的努力,方然清楚自己的斤两。
不过这样的投入度,也不全是受眼前目标的驱使:在动身前几乎刺探、评估过夏洛特研中心的一切,对于“努力到什么程度才能留在ibm”,方然很有把握。
对人工智能,具体的讲,对未来的人工智能,究竟会展到一个什么样的程度,他的确很感兴趣,既然工作需要,索性就全身心的投入其中,先尝试解决内心早已有之、却始终没有解答的困惑:
正如四色定理的证明,原则上,并不能作为计算机越了人的证据;
他想知道,计算机、人工智能、自动化体系的能力上限,究竟在哪里,人的智慧、思维、能力,会不会是这一切新生事物的天花板。
人无法解决的问题,原则上,计算机更无法解决。
直到不久之前,不,直到坐在电脑前思考的这一刻,方然都清楚的知道,这句话还是工程界、计算机界乃至自然科学界的共识。
未来尚未可知,眼前的情形却不容置疑,迄今为止,人类所创造的一切计算机、智能系统与自动化体系,虽然在很多领域都具有令人望尘莫及的强大力量,也在诸如实时翻译、自动驾驶和棋类对弈等领域呈现出碾压性的优势,但是在逻辑推导、思维推断的层面,却根本没有取得任何实质性的突破。
直到今天,任何一个数学猜想,仍然需要由人来证实、或者证伪;
倘若某些猜想,可以被计算机严密的证明、或者证伪,那必定是人的智慧在幕后操纵,计算机,则只是用来节约时间、节约生命的有力工具。
现实情形如此,但,未来又会如何;
智慧,逻辑思维,分析、理解、洞察,这一切为人所垄断的时间,还有多久……
每天工作到深夜,十一点准时离开电脑、洗漱就寝,方然的脑海差不多被模型、架构和分析测试所充斥,但稍有闲暇时,他还是会被脑海中萦绕的念头所吸引。
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