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04年的人民币，还没开始进入升值通道。100万美元，实打实便是750万人民币。
这么大一笔钱，还仅仅是买方的主动开价，没有经过讨价还价阶段的哄抬。而这个报价所要换取的，只是顾莫杰在一串论文上联署，怎么看，都有些太不可思议。
怀着这种不可思议，顾莫杰更加重视地细读了一遍杰夫辛顿教授下个月即将发表出来的这篇大综述。
有些内容，顾莫杰此前一周的零散阅读当中已经涉猎过，此刻只是觉得更加融会贯通了。还有一些内容，则是发其所未想，颇有点儿振聋发聩的意味。
看了两个小时，顾莫杰的脑海中升腾起一股诡异的思维逆流，就好像一个练习绝顶内功的武林高手，在打通任督二脉之前，在走火入魔的边缘挣扎。
或许这么说有些太玄幻，但是顾莫杰却不陌生，因为他重生之后，曾经经历过一次这种体验。
那是在一年前，他第一次飞去京城、为当时他编写的“万能输入法”洽谈百度关键词竞价排名事务的时候。因为机缘巧合，得到了百度李老板的兴趣，和李老板面谈了半个下午。
正是在和百度李老板的那次谈话中，顾莫杰被李老板的话点醒，脑海中突然窜起一段认知：未来一两年之内，国内的杀毒软件市场或许会出现大洗牌，以彻底免费为突破模式的新产品，有可能横扫这个市场。
从百度回来之后，顾莫杰通过和初音娘的沟通，确认了这种情况的含义：这是一种量子记忆碎片的重构。也就是说，原本在顾莫杰重生的那一刻，因为某些“未来的历史”被蝴蝶效应摧毁了，不再是必然，所以那一部分记忆在他重生的时候被擦除了。但是一旦这些历史发生所需的全部条件重新被满足，这些事情重新变成未来的必然、确然性存在，那么这部分记忆有可能重新融会贯通。
此刻顾莫杰脑中的激荡感受。和一年前在百度那一次如出一辙。只不过那一次的药引子，是李老板的当头棒喝点醒，这一次的药引子，是杰夫辛顿教授的论文。
顾莫杰脑中的惊涛巨浪平息下来后。他只觉得浑身大汗淋漓，但是脑海里却清澈地留下了三个字：云计算。
再回头去看杰夫辛顿的论文，顾莫杰突然觉得驾轻就熟了不少。很多前世曾经学到过的理念，重新从碎片化的状态组合了起来。对于杰夫辛顿试图做出的那个展望，顾莫杰心中甚至比杰夫辛顿本人还要更了解。
顾莫杰觉得自己可以用几句话概括杰夫辛顿所设想的未来人工智能发展方向。
在杰夫辛顿的学说出现以前。人类一直相信，未来人工智能的实现手段，会是五十多年前阿兰图灵提出过的那种模型——人类造出来的计算机越来越强大，最后发展出一台超级终端，这台终端可以理解人类的一切语言，感知和人类一样敏锐的视觉、听觉，并且可以和人类一样“理解”图片和音符的含义。
这种误入歧途的信念，在1997年IBM公司制造出“深蓝”、并且用“深蓝”击败当时的国际象棋世界冠军卡斯帕洛夫时，发展到了顶峰：看，电脑已经会真正的思考了。【ㄨ】造出拥有人工智能的机器还会远么？
一片乐观之中，杰夫辛顿恰好是那个保持了冷静的人，他对这个问题的设想恰好相反。
杰夫辛顿一直觉得，虽然超级终端也有可能最终像人类一样“能够真正理解万物”，但是那太遥远了，目前的硬件水平，起码再发展几十年，才有可能到那种地步。
在此之前，人类应该有更好的捷径，通过把无数不够先进的单一计算机终端。用一张网络连接起来，让每一个节点犯的错误能够被其他节点所借鉴，让计算机的自我学习和进化不仅限于总结自身犯过的错误，而是拓展到“总结一切同类曾经犯过的错误”。那么。人类就有可能提前几十年，在硬件还不是特别强大的时候，就提前享受人工智能带来的好处。
这种设想中提到的网络拓扑模型，最初被称为“卷积神经网络”，为了实现“卷积神经网络”的不断优化学习，需要一系列对处理结果的网际反馈算法。那一系列算法集合，被称为“深度学习算法”。
杰夫辛顿就是一个在“卷积神经网络”研究领域处于全人类学术地位前五名的超级大牛，而具体到“深度学习算法”的研究方向上，他是不折不扣的世界第一。
如此描述，或许有些枯燥。但是后世之人，如果从结果逆推往回看，就可以发现这一指导思想有多么伟大：
自从杰夫辛顿总结归纳出了完整的“深度学习算法”理论之后，仅仅一年之内，谷歌公司成功研发出了“图片搜索引擎”，让搜索引擎从此不再仅限于搜索链接当中的文字，而是可以搜索一张图片——因为谷歌的搜索引擎使用了深度学习算法的思想，让电脑也学会了“如何读懂一张图片的意思”。
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04年的人民币，还没开始进入升值通道。100万美元，实打实便是750万人民币。
这么大一笔钱，还仅仅是买方的主动开价，没有经过讨价还价阶段的哄抬。而这个报价所要换取的，只是顾莫杰在一串论文上联署，怎么看，都有些太不可思议。
怀着这种不可思议，顾莫杰更加重视地细读了一遍杰夫辛顿教授下个月即将发表出来的这篇大综述。
有些内容，顾莫杰此前一周的零散阅读当中已经涉猎过，此刻只是觉得更加融会贯通了。还有一些内容，则是发其所未想，颇有点儿振聋发聩的意味。
看了两个小时，顾莫杰的脑海中升腾起一股诡异的思维逆流，就好像一个练习绝顶内功的武林高手，在打通任督二脉之前，在走火入魔的边缘挣扎。
或许这么说有些太玄幻，但是顾莫杰却不陌生，因为他重生之后，曾经经历过一次这种体验。
那是在一年前，他第一次飞去京城、为当时他编写的“万能输入法”洽谈百度关键词竞价排名事务的时候。因为机缘巧合，得到了百度李老板的兴趣，和李老板面谈了半个下午。
正是在和百度李老板的那次谈话中，顾莫杰被李老板的话点醒，脑海中突然窜起一段认知：未来一两年之内，国内的杀毒软件市场或许会出现大洗牌，以彻底免费为突破模式的新产品，有可能横扫这个市场。
从百度回来之后，顾莫杰通过和初音娘的沟通，确认了这种情况的含义：这是一种量子记忆碎片的重构。也就是说，原本在顾莫杰重生的那一刻，因为某些“未来的历史”被蝴蝶效应摧毁了，不再是必然，所以那一部分记忆在他重生的时候被擦除了。但是一旦这些历史发生所需的全部条件重新被满足，这些事情重新变成未来的必然、确然性存在，那么这部分记忆有可能重新融会贯通。
此刻顾莫杰脑中的激荡感受。和一年前在百度那一次如出一辙。只不过那一次的药引子，是李老板的当头棒喝点醒，这一次的药引子，是杰夫辛顿教授的论文。
顾莫杰脑中的惊涛巨浪平息下来后。他只觉得浑身大汗淋漓，但是脑海里却清澈地留下了三个字：云计算。
再回头去看杰夫辛顿的论文，顾莫杰突然觉得驾轻就熟了不少。很多前世曾经学到过的理念，重新从碎片化的状态组合了起来。对于杰夫辛顿试图做出的那个展望，顾莫杰心中甚至比杰夫辛顿本人还要更了解。
顾莫杰觉得自己可以用几句话概括杰夫辛顿所设想的未来人工智能发展方向。
在杰夫辛顿的学说出现以前。人类一直相信，未来人工智能的实现手段，会是五十多年前阿兰图灵提出过的那种模型——人类造出来的计算机越来越强大，最后发展出一台超级终端，这台终端可以理解人类的一切语言，感知和人类一样敏锐的视觉、听觉，并且可以和人类一样“理解”图片和音符的含义。
这种误入歧途的信念，在1997年IBM公司制造出“深蓝”、并且用“深蓝”击败当时的国际象棋世界冠军卡斯帕洛夫时，发展到了顶峰：看，电脑已经会真正的思考了。【ㄨ】造出拥有人工智能的机器还会远么？
一片乐观之中，杰夫辛顿恰好是那个保持了冷静的人，他对这个问题的设想恰好相反。
杰夫辛顿一直觉得，虽然超级终端也有可能最终像人类一样“能够真正理解万物”，但是那太遥远了，目前的硬件水平，起码再发展几十年，才有可能到那种地步。
在此之前，人类应该有更好的捷径，通过把无数不够先进的单一计算机终端。用一张网络连接起来，让每一个节点犯的错误能够被其他节点所借鉴，让计算机的自我学习和进化不仅限于总结自身犯过的错误，而是拓展到“总结一切同类曾经犯过的错误”。那么。人类就有可能提前几十年，在硬件还不是特别强大的时候，就提前享受人工智能带来的好处。
这种设想中提到的网络拓扑模型，最初被称为“卷积神经网络”，为了实现“卷积神经网络”的不断优化学习，需要一系列对处理结果的网际反馈算法。那一系列算法集合，被称为“深度学习算法”。
杰夫辛顿就是一个在“卷积神经网络”研究领域处于全人类学术地位前五名的超级大牛，而具体到“深度学习算法”的研究方向上，他是不折不扣的世界第一。
如此描述，或许有些枯燥。但是后世之人，如果从结果逆推往回看，就可以发现这一指导思想有多么伟大：
自从杰夫辛顿总结归纳出了完整的“深度学习算法”理论之后，仅仅一年之内，谷歌公司成功研发出了“图片搜索引擎”，让搜索引擎从此不再仅限于搜索链接当中的文字，而是可以搜索一张图片——因为谷歌的搜索引擎使用了深度学习算法的思想，让电脑也学会了“如何读懂一张图片的意思”。
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