第108章 人工智能領域

    林世傑對人工智能的認知自然還是有的，畢竟他也曾編譯過遊戲。

    但只侷限於遊戲中的簡單對抗，只能算是數字人，擁有的算法也很簡單。

    觸發範圍，追擊範圍，選擇模式，設置好這些行為模式的限值就ok了。

    不要小看這種模式，這就是最簡單的人工智能。

    當然，林世傑講述的時候自然要加上自己看過的不少知識，否則自己能開發出ar網絡可就有破綻了。

    張院士聽完後點點頭，“你其實對人工智能已經有了不少了解，甚至有些方面已經很深入了，就比如你ar的優化算法，和對具體事物的模型建立。”

    “只不過你卻沒有一個完整的系統整理，或者說缺一個完整的認知。”

    林世傑立刻點點頭，“沒錯，所以這才厚顏討教啊。”

    “呵呵，無妨。”張院士笑著說道。

    “其實什麼人工智能，字面上理解，就是我們人工的創造製作出擁有智能表現的系統。”

    “這裡面其實有兩個點最重要，一個就是模型的建立，這是你建立人工智能的前提，它包括事件，周圍的環境，以及你要處理的問題。”

    “一個好的模型是非常重要的，有了它就相當於完成了一半！”

    “接下來就是算法，有簡單的空間算法，棋盤算法，還有擁有自我學習和進化能力的遺傳算法。”

    林世傑不由得一驚，“遺傳算法，能夠自我學習和進化？”

    張院士點點頭，“沒錯，只要設定好編碼方式就能達到條件下的最優編碼！”

    “所以好的模型和好的算法，就是一個人工智能誕生的關鍵因素了！”

    林世傑不由得點點頭，這麼說來，自己倒是具有誕生人工智能最好的環境了。

    “算法方面現在研究的比較多，比較流行的就是大數據深度學習法，畢竟世界如此廣大，人為的輸入信息無論效率還是效果不如讓智能去自己識別。”

    張院士笑了笑，“你知道無人駕駛技術吧，那就是人工智能在大數據上學習的一個重要標誌。”

    “你知道嗎，無人自動駕駛要保證安全至少需要177億公里的測試，而系統迭代升級後，還要重新測試一遍，這在現實世界中是根本不可能完成的任務。”