123、太初（2/2）

猛然有一天發現孩子已經長大。

想交流都沒機會了。

本來想趁著暑假帶她出去玩玩，現在看來又是努力白費。

祁有音把車停好，想要和女兒談談。

「樂兒，你長大了，有什麼事可以直接跟我說，高興的或不高興的。」

陳樂兒沉默。

祁有音：「媽媽知道之前忽略你了……」

「現在想彌補愧疚？」陳樂兒打斷她。

祁有音不知道該說什麼。

陳樂兒看著窗外，語氣淡淡，「你們為什麼離婚？」

「你還小……」

陳樂兒語氣冰冷：「你剛才還說我長大了。」

祁有音啞口無言。

陳樂兒終於忍不住怒氣：「我已經不想聽你們的任何藉口了，離婚是為我好，忙工作是為我好，瞞著我也是為我好，這也為我好，那也為我好，求求你們，不要對我好了……」

祁有音頓時淚如雨下。

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沈昆開始準備初級人工智慧的誕生。

場地、機房、伺服器……

如果要發揮初級人工智慧的最大效能，恐怕要建設一個新的智能中心。

投資十幾億，占地上萬平方米，專門配置幾十上百人的工作團隊……

採購伺服器，甚至還要設計新的架構……

沒有幾年的投入、海量的資金、人員……

幾乎不可能。

這只能作為一個遠期目標。

沈昆打算是，先利用公司現有的條件，搞出一個初級智能的減縮版本。

等以後發展起來，再開始著手建設智能中心。

現階段的人工智慧，呈現在大眾面前的只是一個小程序，

隨便一個行動裝置都能運行。

什么小度、siri……

但背後的工作量，卻不是買幾組伺服器能解決的。

看一下世界頂尖人工智慧：

2012 年在 ImageNet 競賽中獲得冠軍，達到實用程度，代表當時圖形識別技術最先進水平的 AlexNet，有 6200 萬個參數。

英偉達公司的一個語言模型 Megatron，有 80 億個參數。

微軟的「圖靈 NLG」，有 170 億個參數。

據說Open Ai公司正在開發的語言模型，有超過1000億個參數。

參數越多，運算量越大，後台的支持就越複雜。

……

「太初」作為第一代強人工智慧，複雜程度更是遠超時代。

在「聰明藥」的支持下，系統直接將代碼傳入他的腦海中，

那汪洋般的字符，數以億計的數字，神秘的韻律，直接將他淹沒。

……

如果他一行行去敲出來，只有一個累死的結果。

只有利用智能升級智能，

先搞出簡單架構，隨後慢慢添加，升級。

……

這還只是初級人工智慧。

更高的中級人工智慧，高級人工智慧，超級人工智慧……

想想都讓人震撼。

當然，超級人工智慧可能已經化繁為簡，大道歸一。

就像系統這樣，一塊石頭就解決了。

……

目前來看，與其說人工智慧是一個程序，不如說是一個公司，一個產業。

想想，也很符合常理。

初級人工智慧作為通用型人工智慧，適用於各行各業。

怎麼可能只是一段代碼、一個手機應用那麼簡單？