第102章 工業AI的五聯成長路線（1 / 1）
“兩件事兒，”程旭回到了華州，來到了2041集團：“一件是針對光刻膠的，向哥這邊聯絡現在內地所有的光刻膠企業，邀請他們共同商議東洋企業退出留下的高階市場空缺問題。”
向林嘴角一抽，不過他現在已經習慣了程旭現在的這種風格，東洋的這幾家光刻機企業肯定是要完蛋了的。
他隨即點了點頭，說道：“昨天接到旭哥這邊的電話，我立即調研了我們場刻用導電膠的情況，事實上，場刻導電膠的製造要比光刻膠更加的複雜和精密，我們只要提供技術授權，高階光刻膠的突破不會是什麼問題。”
“關鍵是產量，”程旭說道：“國內的高階光刻膠產量過低，成本偏高，所以，平替的成本壓力也較大。我們要做的，是幫助他們迅速的改進生產工藝，這也是在完成我們對提高國內半導體產業鏈企業的承諾。”
“訓練專有AI？”程旭一說迅速，向林立即就朝著人工智慧的方向去想了——拿手好戲嘛這是。
程旭點了點頭：“發揮我們的優勢，先給基礎化學和應用化學實驗室更新裝置，訓練一種化合物合成與混合物測定的AI模型，不說多，能夠滿足否定掉80%的不可靠合成路徑，那就等提高五倍的研究效率。
“甚至還可以模擬出60%以上的混合物成品性質，這要改進起來再不快，那不如回家賣紅薯去了。現在已知有關光刻膠這種的混合物的物理和化學特性資料，足夠這個半成品AI的訓練所需了。”
向林點了點頭，心裡也不免又是一陣嘀咕：這又是一個半工業AI模型，化學類的，由此甚至可以推論——AI模型對於生產過程的改進，那是全方位、全品類的。
只要有資料，那就能訓練——因為條件機率小模型的緣故，這個資料量也並不需要很大，這就意味著未來的無限可能。
“沒有人真的能夠去預測未來，預測未來最好的方式就是去創造它。”
向林忘記了曾經是在哪兒看到過這麼一句話，但此刻，他對這句話已經有了全新的認知——程旭以及2041就是在做著這樣的事。
程旭一直說，未來是AI的天下，工業AI模型的出現將會是下一次工業革命的標誌性事件。
而現在看，八成是了——而這不是預測，這就是2041朝著這個方向去推動的。
就現在而言，是走在半路上，用程旭的話說，現在所有正在訓練的工業模型都只能算半個。
“那完全的AI模型什麼時候才能出現呢？”向林忍不住問道。
“等類記憶儲存晶片投入使用，”程旭直接說道：“工業模型的訓練能夠從‘集合’轉變為‘個體’的時候，就可以稱之為真正的工業模型了。
“現在的訓練，不管是工業AI模型還是語言模型，都是從資料到產出的，而無法從產出到資料，換言之，它是沒有‘記憶’的。
“透過一個月的訓練，它成長了，但是，為什麼成長的，那些資料起的關鍵作用？是不明確的。條件機率模型幫我們去掉了90%的訓練量，但留下的10%也並不全然都是有效的。
“它本身依然是機率模型，同樣並沒有準確的路線和答案。但，真正的工業模型，它應該是一個具有成果預期的線路明確可控的模型。
“什麼叫線路明確可控呢？這就是一個【學習-成長-總結-反思-再成長】的五聯完整提高過程，而且這個過程的可重複性也提供了螺旋上升的空間。
“而現在的半AI模型只做到了前一半——具有成果預期，但它的成長線路實際是不明確的。”
向林聽得眼角直抽抽，這後一半不是隻有人才能做到嗎？
你還能指望一個機器明確的知道它自己幹了什麼？然後就算是有資料日誌，那也得是人去看，人知道啊，機器怎麼知道？而且知道了還有反思的過程，你確定這是機器能做的？
“對這個感興趣？”
看著眉頭一會兒舒緩一會兒緊皺的向林，程旭也是笑道：“下一個階段，2041實驗室的課程就會是人工智慧【接收到並執行】【記錄且執行】【知道了要執行】這三種基本過程究竟有什麼區別。
“這是五聯成長過程的一個關鍵前提，也是下一階段人工智慧能否突破的關鍵性指標，【類記憶儲存晶片】成效也在這裡體現，真要有興趣可以過來一起聽聽。”
“算了算了，”向林擺了擺手，說道：“我這技術丟下好幾年了，撿也撿不起來了，一聽這麼多概念我現在就頭疼，我還是搞商務吧。”
“那就隨你，知道有這麼個事兒就行。”程旭笑道：“另一件事兒是關於輿論的，學校這邊出了點事？”
“小問題，”向林笑道：“幾個腦子有問題的孩子，學校保安就解決了，只不過涉及到了2041，你知道的，阿美瑞肯不安分，這個時期，比較敏感。”
“2041是不懼抹黑的，但有些人不長腦子，咱們得給他長長腦子。”程旭笑道。
“不至於吧？幾個高中生而已，受了蠱惑，腦袋一熱，而且我們也沒有什麼損失。”向林以為程旭說的“長”腦子是給個教訓。
“哈哈！”程旭樂了：“我這麼小心眼的是吧？不是你想的那麼回事兒，叫上郝維山一起吧，這事兒還得他去幹。”
叫來了郝維山，三個人說了好長時間，向林才明白，程旭說的長腦子，那隻就是字面意思，就是多長一個腦子——而這個腦子，就是天崩的智慧服務。
“平臺現在有多少主打【真實】資訊平臺的？還有，主流的瀏覽器廠商也算上，PC端，瀏覽器可以代替大部分的應用了。”程旭問道。
他的問題就不是有沒有，而是有多少——天崩提供了智慧資訊服務，其中有一項就是真實性判定。
比如，微博，一個人發了一篇小作文，它是真的還是假的，根據語境上下文，有腦子的人稍微多想想就能分辨個八九不離十。
但，長腦子和多想想，這個要素，同時能做到的不多，尤其是在很多人一起鬨的情況下，很多人更是會失去判斷能力。
而天崩的智慧能力，不僅可以根據上下文，還可以利用網路公開資訊佐證，更是能夠準確的判定這一點。
一篇自媒體新聞同樣也是如此，真的假的一目瞭然，比如瀏覽器，就可以直接給它標記出來，甚至利用AI能力出個解析，都不是問題。
這樣的能力，如果沒有人想到去利用，那才叫怪了。