第一百二十二章 成長演算法

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在木龍科技收購deepmind以及與谷歌建立深度合作事件的影響之下，越來越多的企業感受到了來自木龍科技的壓力。

高通、蘋果、英偉達、因特爾宣佈合作，首期投入60億米元研究晶片。

亞馬遜、facebook、ibm陸續宣佈將加大人工智慧投入。

三星與臺積電釋出深度合作，聲稱在3nm製程晶片上取得了重大突破。

這是科技行業的巨頭們第一次如此著急。

而在外面的世界風起雲湧時，劉凡把自己關在辦公室中，默默開啟了手機。系統的第一階梯任務，完成了！

“恭喜完成第一階梯任務，《人工智慧演算法集》已傳送，請及時查收。

第二階梯任務啟用：在900個小分類行業中運用人工智慧技術，並實現對該行業發展的有效輔助，分類需涉及15個門類，55個大類。

第二階梯任務獎勵：《基礎數學深度學習》。

第二階梯任務限時：365個自然日。

第二階梯任務超時懲罰：系統凍結三年。”

“第二階梯任務居然還是365天。”劉凡心中略有不安，人工智慧技術能用的上的行業會越來越少，或者說現在還有很多行業有很多問題沒有解決，人工智慧暫時是真的進不去，這個階梯任務越往後就會越難，可任務時間卻沒有放寬，這就意味著劉凡想完成任務不僅僅只是單純的發展人工智慧技術，還要在人工智慧的運用方面下功夫。

先不去想太多，劉凡先點開了《人工智慧演算法集》，簡單翻了一下就能明白，《人工智慧演算法集》就是一堆演算法的集合，每一個演算法下面都會配上相應的原理說明和理論基礎。

《人工智慧演算法集》涵蓋的演算法數量十分龐大，其實包括現在很流行的一些演算法，例如

決策樹演算法，神經網路演算法，聚類演算法，隨機森林演算法，邏輯迴歸演算法，遺傳演算法等，但在《人工智慧演算法集》中，更多的是劉凡從來沒聽說過的演算法。

比如羅德賽斯演算法、黑洞演算法、成長演算法等。而且劉凡發現了一個很可怕的事情，很多演算法原理和理論基礎都寫在那，寫的那麼清楚，可是自己居然看！不！懂！

劉凡自認為自己在基礎數學上的造詣是很深的，可居然還能有這麼多演算法在自己眼中跟天書一樣，簡直了...

這就自然而然的讓他想到了第二階梯的任務獎勵：《基礎數學深度學習》，這是一個系列任務，一環扣一環啊。

至於《人工智慧演算法集》對演算法的排序讓劉凡感覺應該不是按演算法的優異來的，雖然很多演算法劉凡看不懂，但大概還是有個概念，這裡面的演算法也不知道是按照什麼規則排序的。以劉凡目前的能力去理解的話，只會感覺很怪。

留在辦公室鑽研了一天一夜，劉凡才從演算法的海洋中游了出來。在現在所有能看得懂的演算法中，劉凡最在意的一個演算法就是成長演算法。

成長演算法模擬的就是一個人的成長過程，演算法可以讓計算機模擬人的成長過程，從剛出生的一張白紙開始不斷的吸納周圍的一切，在這個吸納的過程中逐漸擁有自己的意識和想法，從而形成一個獨立人格。

這個演算法還提到了一個很有意思的觀點，現在大家都說人工智慧和人類比最大的優勢就是可以快速處理海量的資訊，人就不行，但成長演算法指出，人從出生到死亡，每天接受的資料量也是海量的，光是我們每一秒對眼睛所看到的這個世界的認知就包含了海量的認知，大腦不僅處理了這些資料，而且是即時處理，只不過我們的大腦是在自動進行這個動作，導致我們沒有意識到而已。

成長演算法甚至認為，大腦在處理海量資料上的能力遠遠超過任何的人工智慧，只是人類現在還無法用科技手段去具化大腦所處理的這些資料，我們也沒能真正理解大腦的大資料處理方式，但我們一定低估了大腦。

所以按照成長演算法的表述，在我們還是嬰幼兒的時候，我們就是靠著大腦不斷的處理身邊的海量資訊從而引導我們開始學會說話，學會行走，開始漸漸成熟的。所以讓計算機像一個嬰兒一樣自己去吸收，去分析，去決策，去實驗，去鞏固，去完善，可以更擬人。

當然，這是理想狀態，從理論來看還做不到讓計算機真的成為一個人，但是透過對大資料的這種擴散式學習並自我分析自我沉澱自我輸出的方式，可以讓人工智慧窺見一絲打破奇點成為真正智慧的口子。

這確實是一個巨大的突破。

同