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    楊杰對這位羅素教授的看法也是非常認同的。

    “隨著算法跟運算能力的提升，深度學習的速度絕對會超過人類的學習速度，我們現在培養一個行業的專家需要至少幾十年的時間，需要耗費大量的精力跟財力，人工智能通過學習達到專家級別后只要通過復制就可以出現無數的專家出來，這會徹底地改變現在的教育現狀，也會把人徹底地從繁重的體力勞動解放出來。”楊杰說道。

    其實還有一點楊杰還沒有說，那就是人工智能也會徹底地改變戰爭的形態，沒有掌握人工智能的國家在無數的人工智能機器人的殺戮面前根本沒有反手之力。

    不過這樣的事情至少也要到數十年之后了，而且楊杰對于自己國家的人工智能的發展還是持樂觀態度的。

    就算是前世記憶中，華夏國在半導體產業上被人卡住了脖子，制程工藝上也落后了美國至少三代，但至少半導體產業還是建立了起來，也是解決了有無的問題，也沒有特別落后，尤其是人工智能方面，華夏國跟美國也是競爭得很厲害，國內在人工智芯片上反而是在手機終端上發展起來了，這也是得益于arm處理器架構授權的方式，讓國內的公司在移動終端建立起了一個生態圈。

    反而美國這些英特爾和amd這些巨頭公司在因為長期處于壟斷的地位，對人工智能芯片反而是落后了，英特爾后來推出了人工智能芯片也是沒辦法搭載在自家的處理器上面，而只能應用在無人機、智能相機，監視器上面，等于是放棄了人工智能在pc市場上的應用。

    而楊杰重生前，amd公司還沒有在人工智能芯片上還是空白呢，而ibm跟谷歌雖然在人工智芯片上取得了很大的進展，但是這兩家在技術商業化上卻是沒有打開市場，基本上都是在進行技術儲備。

    既然楊杰重生了，他是絕不會放過發展人工智能的戰略路線的。

    羅素教授此時也是提到了人工智能平臺、算法以及接口這三個方面的看法。

    不愧是這方面的宗師級人物，他的這些看法是非常精準的。

    他認為在在平臺層面，當前大多數人工智能依賴以電子計算機為代表的計算設備加以實現。

    傳統計算機的cpu主要面向通用計算任務設計，雖然也可兼容人工智能所面對的所有智能任務，但效能相對較低，認為楊杰研發更合適人工智能硬件芯片取代cpu非常正確的。

    不過老爺子希望楊杰可以研發出適合于深度學習的通用處理器來。

    楊杰知道谷歌之后也是開發出了專門用來適合于自己專屬的tensorflow這種人工智能程序語言的硬件——tpu處理器，而他自己公司也在開發的神經網絡處理器也只適合于擅長處理視頻、圖像類的海量多媒體數據，但是未來的人工智能將必然需要面對種類繁多且特點各異的智能任務，需要大量不同的算法，跟cpu和gpu一樣，一款處理器包打天下的情況是不可能的。

    這是必然的，因為算法決定了人工智能的行為模式，一個人工智能系統即使有當前最先進的計算平臺作為支撐，若沒有配備有效的算法，只會像一個四肢發達而頭腦簡單的人，并不能算真正具有智能。

    面向典型智能任務的算法設計，從人工智能這一概念誕生時起就是該領域的核心內容之一。可以想象，智能算法在人工智能的未來發展中仍將處于中心的位置，這就需要大量不同算法的人工智能芯片，而此時的華興科技集團公司只提前摸到人工智能硬件的一個邊邊角。

    羅素老爺子也是提到了人工智能跟人類溝通的方式，他看著楊杰說道：“你覺得哪一種的溝通方式更好？”

    “語音溝通是我們人類最基本的溝通方式之一，語音識別自然語言理解是實現人機交互的關鍵技術之一，觸控技術也是一種方式，不過如果考慮到一些特殊的情況，如果使用者喪失了活動或者說話的能力，腦機接口技術也是一種方式，用腦電波來直接控制外部設備來進行簡單的任務跟溝通?！?
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