第94章 真正意义上的……人工智能！
“类脑机器智能基础理论？”
陈景山重复了一遍这个长长的专业词汇，眉心猛然跳动了一下。
随后，他看向林渊，开口问道。
“人工智能？”
“对。”
林渊微微点头，没有否认。
他没有急着展开解释技术理论，而是稍微调整了一下坐姿，随后才开口道。
“陈院长，您还记得前两天，我在发布会上向全世界提到的‘智能时代’吧？”
“嗯，记得。”
陈景山点了点头。
他当然记得，那段关于十纳米芯片如何重新定义智能设备、如何让机器从被动工具变成主动伙伴的描述，至今仍在全球互联网上被反复引用和讨论。
“芯片是硬件基础，第五代通信网络是传输管道。”
林渊一边说着，一边伸出右手，食指在半空中勾勒出了一个等边三角形的轮廓。
“但光有硬件和管道，还不够。”
他的食指在三角形的最后一个顶点上，轻轻点了一下。
“设备拿到了算力，拿到了带宽，然后呢？”
“它还得会'想'才行。”
林渊收回手，十指交叉搭在膝盖上，身子微微前倾了几分。
“我在发布会上说过，未来的智能设备，应该能主动理解用户，协助用户，甚至根据用户的习惯提前做出判断和规划。”
“而这些高维度的功能，光靠芯片的算力堆砌和通信网络的带宽支撑，是做不到的。”
他顿了一拍，脸上露出微笑，一字一顿道。
“它需要一个真正的'大脑'。”
“也就是，真正意义上的……人工智能！”
闻言，陈景山没有开口，但搭在膝盖上的手指不自觉地动了动。
林渊将他的反应尽收眼底。
他没有急着往下推演，而是极其自然地接过了对方那个还没说出口的疑问。
“不过，陈院长，我说的这个人工智能，跟现在市面上、尤其是大洋彼岸那些科技巨头天天吹嘘的所谓‘人工智能’，完全不是一回事。”
听到这话，陈景山的手指停了下来。
林渊轻笑了一声，语调里带上了几分不加掩饰的嘲弄。
“目前国际上搞的那些东西，说好听点叫人工智能，说难听点，就是一堆由程序员提前写死的代码，在后台苦哈哈地跑条件判断罢了。”
“你给它喂什么打好标签的数据，它就照着数据里的统计学规律去做分类、做匹配。”
“换一批没见过的数据？不好意思，它傻了。”
“换一个场景？更傻了。”
林渊摇了摇头，语调里带着几分不客气的直白。
“这种东西，本质上还是最浅层的、被动式的弱智能，甚至可以说是‘人工智障’。”
“它没有丝毫的理解力，也没有举一反三的迁移能力，更不会自主学习。”
“说白了，就是一台特别能算数的计算器，大洋彼岸那帮人非要管它叫智能，那纯粹是往自己脸上贴金，太抬举它了。”
陈景山闻言，嘴角狠狠地抽搐了一下。
好家伙！
用“计算器”来贬损当前的人工智能技术，这话要是放在公开场合说出去，全球搞AI的学者估计能气得集体吐血。
但他没有反驳。
因为从纯技术的角度讲，林渊说的还真没什么大毛病。
“那你想做的人工智能，是什么样的？”
陈景山压下内心的震动，语气低沉而充满期待。
林渊等的就是这句话。
他微微坐正了身体，竖起一根手指。
“首先，自主学习。”
“我要做的，是让机器真正跨越那道门槛，具备自主学习的能力。”
“不依赖人工辛苦标注的海量垃圾数据，不依赖预设好的死板程序逻辑。”
“哪怕你丢给它一个全新的、它从未见过的复杂任务场景，它也能像一个初生的婴儿一样，自己去观察、去试错、去总结底层的物理规律，并最终找到最完美的解决方案。”
林渊竖起第二根手指。
“其次，精准感知。”
“让它对外部环境的信息采集和处理，逼近甚至超越人类的感官系统。”
“不光是'看到'和'听到'，还要'读懂'。”
“一段模糊的语音，一个复杂的视觉场景，它都能在极短的时间内完成解析，给出准确的判断。”
紧接着，第三根手指弹了出来。
“最后，高阶交互。”
“让机器跟人之间的沟通，不再局限于你敲一行指令、它吐一行结果。”
“让它能理解你的意图，甚至理解你没说出口的潜在需求，主动给出反馈和建议。”
三根手指并拢，在半空中轻轻一收。
“自主学习、精准感知、高阶交互。”
“只有这三样东西同时具备的机器智能，才配得上'智能'这两个字。”
“也只有这种级别的智能系统，配合高端芯片的算力和第五代通信网络的传输能力，三位一体，才能真正撑起我在发布会上描述的那个时代。”
这番话音落下，办公室里安静了几秒。
陈景山端坐在沙发上，胸腔起伏的幅度明显加大了。
他搞了一辈子科研管理，见证过无数次技术迭代，听过无数顶尖科学家的豪言壮语。
可林渊这番话砸下来，他还是感觉后背发紧。
自主学习、精准感知、高阶交互……
如果这三条真能在这个二十岁的年轻人手里落地，其带来的变革，将远超某个单一产业。
这恐怕是对未来社会形态的全面重塑。
“那……具体的理论方案呢？”
陈景山的手朝茶几上那个黑色背包抬了抬。
“也在里面？”
“在。”
林渊毫不迟疑地回答，脸上笑容从容，透着一股强大的自信。
“为了实现刚才说的那些功能，类脑机器智能基础理论主要涉及到三个方面。”
“一个是类脑仿生计算，让机器的计算方式从传统的冯·诺依曼体系跳出来，向人脑的神经元运作模式靠拢。”
“一个是端侧智能自主学习，让设备不依赖云端的超大规模算力，在本地就能完成自主学习和推理。”
“还有一个是算力算法协同耦合，让有限的芯片算力和智能算法之间实现最优配合，把每一个晶体管的潜力都榨干。”
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