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    這一判斷，不僅在IT領(lǐng)域，在自然科學(xué)領(lǐng)域也是一種共識(shí)，直到今天，也沒(méi)有明確的跡象表示，計(jì)算機(jī)能夠突破這樣的限制，具備超越人腦的智慧。

    至于當(dāng)下的人工智能，看名稱，仿佛就是計(jì)算機(jī)也能因此而具有智慧，實(shí)質(zhì)卻是在架構(gòu)層面的一種模仿，試圖利用算法、乃至硬件來(lái)模擬人類大腦的神經(jīng)元活動(dòng)，從而具備此前為人所獨(dú)有的學(xué)習(xí)、記憶、聯(lián)想乃至推斷能力。

    指導(dǎo)思想大抵如此，具體到每一種實(shí)現(xiàn)策略，不論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、還是深度學(xué)習(xí)，效果在本質(zhì)上也都是相近的。

    與人類的大腦相比，目前的AI體系，不論是在軟件層面的算法和架構(gòu)，還是在硬件層面的邏輯電路、存儲(chǔ)器件，具有遠(yuǎn)超人腦的數(shù)值計(jì)算能力和數(shù)值存儲(chǔ)空間，然而，卻一直沒(méi)有實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)超人類的意識(shí)和思維能力。

    而“國(guó)際商用機(jī)器”在夏洛特的研發(fā)中心，負(fù)責(zé)人工智能方向的AIG1~5都主攻這一領(lǐng)域，在方然的AIG4，“阿爾法”組的主要方向是新架構(gòu)，即在不改變現(xiàn)有硬件基礎(chǔ)——數(shù)字邏輯電路的條件下，提出創(chuàng)造性的新架構(gòu)，試圖創(chuàng)造出能力更加強(qiáng)大的人工智能，或者，讓現(xiàn)有人工智能的算力需求大幅下降。

    與前沿探索的“阿爾法”組不同，“貝塔”組的方向，則更加現(xiàn)實(shí)，專注于現(xiàn)有人工智能體系的調(diào)整、優(yōu)化，在應(yīng)用平臺(tái)上混合AI與傳統(tǒng)邏輯模塊，提升系統(tǒng)的實(shí)際性能。

    作為新手，一開(kāi)始在“貝塔”組工作，這是很自然的安排。

    夏洛特的信息基礎(chǔ)研發(fā)中心里，有若干AIG這樣的組，之前面試過(guò)方然的肯*湯普森則是中心的項(xiàng)目負(fù)責(zé)人之一，也是五個(gè)AIG小組的總管，但他想必很忙，來(lái)到夏洛特中心很多天，方然都沒(méi)在見(jiàn)過(guò)他本人。

    除非是開(kāi)討論會(huì)，他倒是通過(guò)投影屏幕見(jiàn)過(guò)兩三次，畢竟也和現(xiàn)場(chǎng)不一樣。

    目標(biāo)明確，小組里負(fù)責(zé)帶新人的工程師也挺友善，認(rèn)識(shí)到自己要展現(xiàn)能力、顯露才華，才能如愿以償?shù)牧粼谘邪l(fā)中心，方然很投入，和小組中資歷更老的其他員工不一樣，他每天都會(huì)準(zhǔn)時(shí)去工作室，下班時(shí)間后，還會(huì)在住處的電腦前繼續(xù)忙碌。

    天資平平，眼前一切全憑實(shí)打?qū)嵉呐Γ饺磺宄约旱慕飪伞?

    不過(guò)這樣的投入度，也不全是受眼前目標(biāo)的驅(qū)使：在動(dòng)身前幾乎刺探、評(píng)估過(guò)夏洛特研發(fā)中心的一切，對(duì)于“努力到什么程度才能留在IBM”，方然很有把握。
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