第315章 会「思考」的人工智障
诗和远方提示您：看后求收藏（
http://m.biqugess.com）
『如果章节错误，点此举报』第(2/3)页
陈默挑眉，换了个问题：「讲个笑话！」
MindCore：「为什么程式设计师总是分不清万圣节和圣诞节？因为Oct31=Dec
25。」
好小众的笑话，但旁边有码农真笑了。
陈默不由得莞尔，真是些大男孩啊！
他开始尝试更刁钻的角度：「我饿了，但不想吃普通的食物！」
MindCore：「检测到「饿「与「不想吃普通食物「。
正在匹配解决方案..
方案A：尝试一种新口味的爆珠烟（库存单记录：薄荷味剩余3条）。
方案B：启动食物联想」协议：根据您过往对话中提及频率，您可能对分子料理」或可食用昆虫蛋白」感兴趣。
请注意，后者需额外风险评估！」
开始出现基于简单关联和预设「协议」的推导，虽然荒谬，但逻辑链条清晰。
陈默忍住笑，给出一个模糊指令：「帮我安排一下明天的工作。」
MindCore：「指令安排工作」需接入日历、邮件及任务管理系统。
当前未检测到相关系统接口。
反射库匹配：建议您手动列出待办事项，或授权我访问相关数据源！」
知道自己的局限，并提出了基于条件的建议。
一番测试下来，陈默心里有谱了。
它确实像个初生的婴儿，或者更准确地说，像一个拥有庞杂，但僵化反射弧的「超级鹦鹉」。
它能瞬间匹配大量预置模式，并给出响应，速度极快，甚至能进行一些非常浅层的逻辑拼接。
但它没有常识，没有真正的理解，它的「思考」，完全是模式映射和条件触发。
问它超出预置模式的问题，它要么给出基于错误关联的荒谬答案，要么直接承认不知道，并请求更多信息或接入更多「反射协议」。
「怎么样，陈总？老谷干得还不错吧！」
王藤在旁边搓著手，有些嘿嘿的傻笑著。
陈默笑著看了王藤一眼，而后站起身，拍了拍略显「单薄」谷智鑫的肩膀。
「干得漂亮！它现在...嗯，虽然是个很努力的智障」，但我相信它会越来越好的1
」
大家愣了一下，随即哄堂大笑，笑声里是释然和自豪。
他们知道，这看似「智障」的背后，是那个庞大而精密的「条件反射引擎」在稳定运行。
这是从0到1，最艰难的一步。
谷智鑫笑著解释。
「陈总说得对。
现在只是引擎本体完成了，相当于造好了大脑的脑干」和最基本的神经反射通路。
它还没有加载知识库」（海量数据训练后的模型权重），也没有连接感官」（设备感知库、实时数据接口）。
所以它，只能依靠我们预先写入的有限规则、极其基础的本能反射，来回答问题。
属于是有问必答，但答案的质量...就取决于问题撞上了哪条反射弧。」
陈默点点头，他接受过系统知识的灌顶，理解这个阶段。
他问出了最关键的问题：「那么，谷博士..
以现在这个引擎为基础，要把它变成，能在我们橙子5s上运行、比现在市面所有语音助手，都明显好用的智能助手，我们还需要做什么？
大概要多少投入，多长时间？」
谷智鑫显然早有准备，他调出一份简要的清单。
「陈总，核心分几大块：
第一，模型轻量化与端侧部署。
要把引擎和必要的知识模型，压缩到能在手机晶片上流畅运行。
这需要专门的算法优化团队，以及大量算力进行压缩、量化、蒸馏，目标是体积控制在200MB内，响应速度低于800毫秒。
第二，应用开发与系统集成。
包括开发语音唤醒、语音识别与合成（ASR/TTS）、自然语言理解（NLU）接口、对话管理系统，还要深度对接手机的系统服务（日历、通讯录等）。
第三，海量数据训练与知识库构建。
这是让心智」真正有料」的关键，需要收集、清洗、标注海量的对话、百科、服务数据来训练它。
第四，全面的测试、优化、安全合规。」
他顿了顿，给出一个初步估算。
「如果追求一个功能完整、体验流畅、明显超越现有水平的旗舰级智能助手。
按照现在的技术条件、市场人力成本，组建一个80—120人的顶尖团队，全流程投入，周期大约还需要3—6个月，总成本..
大概在1500万到4500万之间，具体取决于我们自研的程度，以及功能复杂度。」
「4500万？」
陈默下意识重复了一遍，心里对比了一下刚刚决定要投至少数亿，甚至十亿级别的半导体团队。
忽然觉得...
AI，好像也没那么烧钱嘛？
谷智鑫一看陈默的表情，立刻明白老板可能低估了后续的投入，赶紧补充。
「陈总，这4500万，是开发一个智能语音助手应用」的成本！
它只是心智核心」这个大脑控制嘴巴」说话、并调用一些简单手机功能的一个出口、一个埠应用！」
他的语气严肃起来：「真正烧钱的，是陪养和升级大脑」本身！
比如我们接下来，想攻关的MindCore—2级语境理解模块」。
那需要天量的标注数据（成本无上限）和庞大的算力（需要采购或租赁昂贵的GPU伺服器集群，俗称算力卡」，同样是成本无上限）来进行训练。
那才是真正的吞金兽」，起步投
(本章未完,请翻页)
第315章 会「思考」的人工智障
『加入书签，方便阅读』
第315章 会「思考」的人工智障 黑科技创业：我真是造手机的啊！
