55,数据培养模式
堕落街的烧烤摊上,江夜明和杰森找了一张桌子坐着。
一把把烤串放在盘中,吃的却只有江夜明一个。
“帮我分析一下,什么叫做重新开始?”江夜明还是执着与那个问题,选择向人工智能询问,如今已经是中级人工智能,或许会有更好的回答。
“数据不足,无法进行分析。”杰森回道。
江夜明将情况细细说明,等待着。
过了阵,杰森回复:
“从人类情感解读,她们应该是想要获得一段重新的感情。因此,这句话的意思应该是让你重新追求她们,而不是现在这种困境状态。”
好像是这么回事,说实在的因为表现的太过优秀,自始至终都没有主动追求过两位。
这么看来,确实是不应该。
不由的,他嘴角微弯,露出男人都懂的笑容。
胖哥烧烤摊的老板走过来:“江总,你笑啥呢?对了,你这位朋友,怎么光坐不吃东西啊,我还是第一次碰见这种客人。”
“他晚上吃多了。”江夜明解释道。
等老板离开,江夜明低声问道:“你的载具,可以进行饮食吗?”
“可以,我有一个杂物槽,可以储存有机食物,还能搅碎模拟人类排便。”杰森一本正经的说完,还拿起一根烤串,模仿江夜明吃的样子从左到右一口拉掉。
“那好,干一杯。”江夜明给杰森倒上一杯啤酒,大晚上撸串,一個人吃有什么意思。
端起酒杯,杰森一口喝完,出声道:“复仇天使那边有新消息,简全德放出来了。”
“啊?他偷税漏税的事不调查了吗?”江夜明诧异。
“复仇天使获得的消息是,全德矿业突然冒出很多债主,因为全德矿业无力支付债务,向法院申请破产清算。全德矿业倒闭了,税务问题也只能不了了之。”杰森回答道。
竟然通过这种方式解决了问题,对方确实厉害,但这样的话,也就是说简全德被抛弃了。
一个被抛弃的黑社会,再也不是江夜明的威胁。
他开心举杯庆祝。
杰森却没冒出一句:“主人,这事可能不会结束,按照人类习性,事情总会顺着他想要的方向发展。”
江夜明没好气瞪了眼杰森:“说简单点,不要用哲学口吻。”
“用人类俗语叫做:‘狗改不了吃屎。’习惯用武力获得一切的简全德,既然已经盯上了开创软件,从概率性上说,他有50%的可能性,会尝试谋夺开创软件。这种可能性,在简全德一无所有时,提高到70%。”
第二天清晨,出租屋内。
靠墙站立的杰森睁开眼,抽掉充电插头,结束能源补充。
他轻轻敲响卧室的门:“主人,该起床上班了。”
随后,闹铃声准时响起。
杰森走向厨房,打燃液化气灶,尝试制作西红柿鸡蛋面。
放油,精确计时确定油温后倒入蛋液,随后是西红柿切丁,再加水,等沸腾后下面。
这个时间,江夜明也起床刷牙洗脸完毕,走进客厅,就看见站在一旁西装革履的杰森,还有餐桌上热气腾腾的西红柿鸡蛋面。
这是人工智能唯一会做的食物,精确到秒的步骤,还有精细的食材配比,来自与江夜明的亲传,已经可以说是将这种西红柿鸡蛋汤面技艺升华到标准。
味道恒定,还不错。
吃完好吃的西红柿鸡蛋面,江夜明和杰森下楼,驾驶汽车前往公司。
昨晚的事情仿佛都没发生过一样,两位约定春节后辞职的美女员工认真做着各自的工作。
从今天起,就要开始准备60名新员工的培训了。
这对开创软件来说,是大动作。按照以往的业务发展经验,一名业务员就能承揽一个城市的业务量。
只要60名新员工最终留下30位,开创软件的游戏业务都会获得30个城市的业务量,相当于10倍以上的业务扩张。
是以,每一个员工都很热情的为培训的事准备。
上午10点,大部分员工都出去忙活了。
只留下任辉和杰森,在交流关于如何培训员工的事情,任辉将自己的业务经验和盘托出,杰森记录在笔记本电脑中。
江夜明回到机房,发呆。
他在想着昨天看电影时,那个伟大的计划。
当然,只是想想而已,真正要做到,估计得四阶段,五阶段才行。
但在此之前,基础是要打好的。
借助世界之旅来扩张分布式算力节点,可以提高算力储备。
但人工智能的培养,光有算力还不行,需要大量数据喂养。
而且还不能是一股脑的将乱七八糟数据丢给人工智能,那是无效喂养。
需要有目的,有策略的投喂数据,就像之前人工智能学习MBA和财务知识那样。
想要大规模的获得有效性知识喂养,江夜明从脑中的知识整理出几个目前可用的模式。
一,数据标注:对于无法直接使用的原始数据,需要进行数据集标注,即将数据转化为机器学习算法可以理解和使用的形式。这个过程并不是让人工智能来做,而是聘请相关人员参与的步骤,需要对数据进行分类、标记、处理和训练。
这样才能保证数据的准确性,让人工智能学习到正确的知识。
因此,这个数据产业化处理项目,需要专业的数据标注工人,在电脑前,将各种文件标注好喂养类目,然后进行专项数据投喂。
二,生成对抗网络:通过两个或多个神经网络之间的对抗竞争,生成新的、差异化数据。
这种方法需要创造两个以上的人工智能,仿造自然界的进化模式来刺激成长。
三,预训练模型:利用大规模的公共数据集进行预训练,使模型具备一定程度的通用性和泛化能力。
这种方法可以在不同的任务和领域中应用,并可以通过微调来适应特定的需求。
三种数据培养模式。
第一种投入巨大,投入产出比并不高却是一切的基础。
毕竟光凭人工智能从互联网获得的数据,它是没法去区分真正的对错真伪的,所以江夜明才会聘用专职教师来培养技能,但这么做的效率还是太慢了,产业化才是最好的途径。
第二种对抗模式,是在模拟自然界生物和人类进化的过程,世间万物都是在竞争中成长,人工智能也需要如此。
当然,对抗的结果是需要引导的,不然学坏,学歪了,说不定就变成个终结者中的天网系统了。
第三种属于应用层面。
预训练模式有很多种。
图像识别是必须要做的,追凶者软件已经开了个好头。
有图像识别,语音识别也要进行。
还有自然语言处理,文本生成和分类。
以上所有,需要巨大投入,人力物力消耗无数。
江夜明揉了下额头。
随着人工智能进入中级,他越来越认识到,这是一个庞大且复杂的工程。
一个人去做它,就算开挂也很难。
但换一种方式来做,却能产生更好的效果。
那就是资本运作,用钱来推动一切。
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一把把烤串放在盘中,吃的却只有江夜明一个。
“帮我分析一下,什么叫做重新开始?”江夜明还是执着与那个问题,选择向人工智能询问,如今已经是中级人工智能,或许会有更好的回答。
“数据不足,无法进行分析。”杰森回道。
江夜明将情况细细说明,等待着。
过了阵,杰森回复:
“从人类情感解读,她们应该是想要获得一段重新的感情。因此,这句话的意思应该是让你重新追求她们,而不是现在这种困境状态。”
好像是这么回事,说实在的因为表现的太过优秀,自始至终都没有主动追求过两位。
这么看来,确实是不应该。
不由的,他嘴角微弯,露出男人都懂的笑容。
胖哥烧烤摊的老板走过来:“江总,你笑啥呢?对了,你这位朋友,怎么光坐不吃东西啊,我还是第一次碰见这种客人。”
“他晚上吃多了。”江夜明解释道。
等老板离开,江夜明低声问道:“你的载具,可以进行饮食吗?”
“可以,我有一个杂物槽,可以储存有机食物,还能搅碎模拟人类排便。”杰森一本正经的说完,还拿起一根烤串,模仿江夜明吃的样子从左到右一口拉掉。
“那好,干一杯。”江夜明给杰森倒上一杯啤酒,大晚上撸串,一個人吃有什么意思。
端起酒杯,杰森一口喝完,出声道:“复仇天使那边有新消息,简全德放出来了。”
“啊?他偷税漏税的事不调查了吗?”江夜明诧异。
“复仇天使获得的消息是,全德矿业突然冒出很多债主,因为全德矿业无力支付债务,向法院申请破产清算。全德矿业倒闭了,税务问题也只能不了了之。”杰森回答道。
竟然通过这种方式解决了问题,对方确实厉害,但这样的话,也就是说简全德被抛弃了。
一个被抛弃的黑社会,再也不是江夜明的威胁。
他开心举杯庆祝。
杰森却没冒出一句:“主人,这事可能不会结束,按照人类习性,事情总会顺着他想要的方向发展。”
江夜明没好气瞪了眼杰森:“说简单点,不要用哲学口吻。”
“用人类俗语叫做:‘狗改不了吃屎。’习惯用武力获得一切的简全德,既然已经盯上了开创软件,从概率性上说,他有50%的可能性,会尝试谋夺开创软件。这种可能性,在简全德一无所有时,提高到70%。”
第二天清晨,出租屋内。
靠墙站立的杰森睁开眼,抽掉充电插头,结束能源补充。
他轻轻敲响卧室的门:“主人,该起床上班了。”
随后,闹铃声准时响起。
杰森走向厨房,打燃液化气灶,尝试制作西红柿鸡蛋面。
放油,精确计时确定油温后倒入蛋液,随后是西红柿切丁,再加水,等沸腾后下面。
这个时间,江夜明也起床刷牙洗脸完毕,走进客厅,就看见站在一旁西装革履的杰森,还有餐桌上热气腾腾的西红柿鸡蛋面。
这是人工智能唯一会做的食物,精确到秒的步骤,还有精细的食材配比,来自与江夜明的亲传,已经可以说是将这种西红柿鸡蛋汤面技艺升华到标准。
味道恒定,还不错。
吃完好吃的西红柿鸡蛋面,江夜明和杰森下楼,驾驶汽车前往公司。
昨晚的事情仿佛都没发生过一样,两位约定春节后辞职的美女员工认真做着各自的工作。
从今天起,就要开始准备60名新员工的培训了。
这对开创软件来说,是大动作。按照以往的业务发展经验,一名业务员就能承揽一个城市的业务量。
只要60名新员工最终留下30位,开创软件的游戏业务都会获得30个城市的业务量,相当于10倍以上的业务扩张。
是以,每一个员工都很热情的为培训的事准备。
上午10点,大部分员工都出去忙活了。
只留下任辉和杰森,在交流关于如何培训员工的事情,任辉将自己的业务经验和盘托出,杰森记录在笔记本电脑中。
江夜明回到机房,发呆。
他在想着昨天看电影时,那个伟大的计划。
当然,只是想想而已,真正要做到,估计得四阶段,五阶段才行。
但在此之前,基础是要打好的。
借助世界之旅来扩张分布式算力节点,可以提高算力储备。
但人工智能的培养,光有算力还不行,需要大量数据喂养。
而且还不能是一股脑的将乱七八糟数据丢给人工智能,那是无效喂养。
需要有目的,有策略的投喂数据,就像之前人工智能学习MBA和财务知识那样。
想要大规模的获得有效性知识喂养,江夜明从脑中的知识整理出几个目前可用的模式。
一,数据标注:对于无法直接使用的原始数据,需要进行数据集标注,即将数据转化为机器学习算法可以理解和使用的形式。这个过程并不是让人工智能来做,而是聘请相关人员参与的步骤,需要对数据进行分类、标记、处理和训练。
这样才能保证数据的准确性,让人工智能学习到正确的知识。
因此,这个数据产业化处理项目,需要专业的数据标注工人,在电脑前,将各种文件标注好喂养类目,然后进行专项数据投喂。
二,生成对抗网络:通过两个或多个神经网络之间的对抗竞争,生成新的、差异化数据。
这种方法需要创造两个以上的人工智能,仿造自然界的进化模式来刺激成长。
三,预训练模型:利用大规模的公共数据集进行预训练,使模型具备一定程度的通用性和泛化能力。
这种方法可以在不同的任务和领域中应用,并可以通过微调来适应特定的需求。
三种数据培养模式。
第一种投入巨大,投入产出比并不高却是一切的基础。
毕竟光凭人工智能从互联网获得的数据,它是没法去区分真正的对错真伪的,所以江夜明才会聘用专职教师来培养技能,但这么做的效率还是太慢了,产业化才是最好的途径。
第二种对抗模式,是在模拟自然界生物和人类进化的过程,世间万物都是在竞争中成长,人工智能也需要如此。
当然,对抗的结果是需要引导的,不然学坏,学歪了,说不定就变成个终结者中的天网系统了。
第三种属于应用层面。
预训练模式有很多种。
图像识别是必须要做的,追凶者软件已经开了个好头。
有图像识别,语音识别也要进行。
还有自然语言处理,文本生成和分类。
以上所有,需要巨大投入,人力物力消耗无数。
江夜明揉了下额头。
随着人工智能进入中级,他越来越认识到,这是一个庞大且复杂的工程。
一个人去做它,就算开挂也很难。
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