潘多拉接待室内,席小丁正陪着计算机司的刘司长,开发区管委会的曾主任,以及省城科技局和科协的领导们谈笑风生。
    其实席总与领导打的交道并不多,他平时参与的会更多的都是些学术会议。
    但这次苏远山把阵仗闹这么大,作为远芯集团cto,远芯集团科技委员会首席科学家,成电人工智能学科带头人……他也不得不抽出时间来和领导们在摄像机前聊一聊。
    “席博士,远芯在计算机领域的发展和优势我们都有目共睹,但具体到人工智能这一领域,可能很多人都不能准确地理解。譬如蓝星和深蓝的技术原理是什么,二者又有哪些相同和不同。”
    刘司长是70年代初的计算机本科生,不能说他对计算机科学的前沿技术了如指掌,但基础原理起码懂的。这番话,显然是希望席小丁来简单的做一个科普,好放到纪录片里。
    席小丁点了点头,笑道:“人工智能,简单地说,其实就是让计算机程序来模拟人的行为。而行为的背后,又是人类思维的方式。”
    “放到这次做对决的蓝星和深蓝来讲,我们首先要比的是学习能力——看谁能够从以往的棋局棋谱里学到更多的‘经验’,其次才是对决。”
    这时记者好奇地问道:“您的意思是,下棋考虑的步数反而是次要的?”
    “从某种意义上说,是这样的。”席小丁含笑点头:“计算的效率,和硬件设备息息相关。譬如我们的蓝星,在一开始的时候只能算到十步以后,后面升级调试后可以算到十一步——但深蓝却可以算到12步。”
    “为什么深蓝比蓝星要多一步?因为深蓝采用的是专门进行了针对设计的超级计算机,而蓝星则是用的通用超算。”
    “所以,就这次而言,大家会看到,蓝星和深蓝,它们并不会比顶级的职业棋手厉害多少。原因就在于它们离开了能完全发挥它们优势的环境。”
    “因此,我们比赛的重点,就放到了‘学习’上,而机器学习是个漫长的过程,特别是我们的blugirl框架,其卷积神经网络框架的特性决定了,她学习的次数越多,训练效果也就越好——比的,就是各自框架的精准率和效率。”
    “而就学习能力而言,我们的框架……理论上更优秀一些。”
    席小丁微笑着给这次大赛下了个注脚。
    ……
    三小时后,教育科技频道的主持人已经有点口干舌燥了。
    在一个小时前,直播间来了一位新的嘉宾主持。
    顾小春,国际象棋的国内冠军。
    也是蓝星一战失利,二战胜利的对象。
    顾小春作为国内目前唯一一个与蓝星对决的顶尖职业棋手,他对蓝星,乃至这种国际象棋ai有着旁人无法企及的理解。
    “就我和蓝星下的两次而言,第一次,蓝星的攻击性很足,就像一个棋力高超,但并不怎么成熟的天才棋手。但第二次,蓝星就稳多了。”
    顾小春丝毫不介意谈到自己的输的那一次——毕竟连世界冠军,卡神都输了,自己还有什么可担心的?
    “期间我也了解了一下蓝星的学习方法,不得不说,计算机技术,机器学习发展太迅速了。”顾小春说着便叹了一声,笑道:“还好,人工智能不参赛,不然那简直就是一场屠杀。”
    这时夏彦兵教授笑着补充道:“我补充一下,顾老师。”
    “根据目前已有的资料,deep blue采用的还并不是真正意义上的机器学习,据说他们输入了两百多万局棋谱——简而言之,深蓝就是一个笨学生,用的办法是熟能生巧。而远芯的蓝星,则采用的是对少量棋谱的分析来深度分析——这才是真正的机器学习,属于举一反三。”
    主持人立刻道:“意思是蓝星的胜率很高?”
    “不,是蓝星的团队更熟悉这种限时对决——你看,现在蓝星的各项指标都优于深蓝……”
    就在夏教授想要继续介绍时,突然画面一跳,他立刻兴奋到:“结束了。”
    主持人一震,明显有点惊住:“比赛结束了?”
    顾小春也怔了一下——棋子都没动,这算哪门子的结束?
    “不是,蓝星结束学习了。看来他们是为了照顾到比赛的时间,并没有放开了跑——噢,深蓝也结束了。”夏教授兴奋道:“相比之下,蓝星的框架更优秀。”
    主持人适时地捧了一下哏:“有多优秀?”
    夏教授是与席总打过交道的,知道席总这人虽然位高权重,但孤傲的性子是埋在骨子里的,只不过他的身份决定了他不能肆意地发表言论罢了。
    于是夏教授呵呵一笑:“不好说,但就我所知,起码在机器学习这一领域,潘多拉实验室是顶尖级别的。”
    随着话音落下,远程画面中也出现了现场主持人的身影,主持人举着话筒,简单地介绍了之前的学习结果。
    当然了,她用的是不分伯仲这种说法。
    随后,双方团队的“工具人”走到了棋盘前面。
    顾小春精神一怔,开始将精力注意到了棋盘上。
    伴随着裁判示意,ibm的深蓝持白先行,显示器界面上率先跳出了e4。
    蓝星思考了不到两秒后,直接跟上了e5。
    紧接着,深蓝走出了nf3。
    “深蓝采用的是意大利开局,接下来就看蓝星怎么应对了。”
    顾小春目不转睛地盯着棋盘,认真地介绍着开局。
    这次来,他有点小小的私心——国际象棋在国内名声不显,受众并不多,如果能够通过这次直播,让国际象棋流行开来……作为国际象棋的国内冠军,顾小春自然是求之不得的。
    远芯的蓝星思考了几秒后,给出了nf6的应对。
    顾小春赞道:“走得漂亮。”
    “意大利开局算是经典开局了,但双马防御也是经典应对,而且接下来的变化极为复杂,很考验双方的棋力——噢,应该是算力?”
    ……
    苏远山早已重新回到了接待厅,坐在了电视前观看着直播。
    当听到顾小春嘴里也冒出时髦的“算力”二字后,他微微一笑,转头望向身后一干来凑热闹的远芯众人。
    “咱们拼的可不是算力,而是算法。”
    随着顾小春的讲解,双方的比赛继续进行。
    很显然,这两台服务器并不能体现出两个ai的全部“本领”,越到后面,二者的思考便越久。
    顾小春稍稍皱了一下眉头,迟疑道:“似乎这两个ai的棋力有所下降?”
    夏教授马上解释道:“是的,ai的棋力是和计算能力息息相关的,而计算能力又直管地体现在硬件上,当初蓝星和深蓝的“老巢”都是超级计算机,所以它们才会比人类棋手看得更远。”
    “哦,难怪。”顾小春笑着点头。
    这时在思考了足足一分钟之后,deepblu(深蓝)走出了一招qxg7。
    顾小春立刻思索起来——他作为亲历者,自然知道ai的每一步都有深意。
    但这一步……明显不对劲啊。
    就在他思索的时候,blustar(蓝星)直接给出了一招qd6。
    ……
    潘多拉实验室,
    和直播间顾小春靠着棋力对棋局进行分析和判断不同的是,比赛的双方成员,在国际象棋领域里,最多算个半吊子。
    在此时,他们对棋局的分析和认知,来源于每走一步之后双方ai在给出的胜率反馈。
    作为毫无感情的比赛机器,蓝星和深蓝的原始驱动率就是胜利。而它们每走一步,都是从最优的预测进行分析。
    约翰·维克看到,在对手给出qd6后,对方团队不约而同地露出了笑意。
    作为deepblu项目的负责人,他与这边交流过多次,知道对方在学习上略有领先,但在逻辑分析上……他们并不会强到超越自己的团队。
    收回实现,约翰·维克和自己团队互相对视了一眼,紧紧地盯着深蓝的界面。
    在深蓝后台给出反馈中,己方的胜率依旧保持着52%的领先。
    这一次,深蓝足足思考了五分钟。
    这才给出了一步ba6,然后给出的胜率依旧没变。
    约翰·维克莫名其妙地看着对方——所以,他们开心个什么劲?
    ——当然,他没有看到。就在会议桌的对面,在蓝星的后台显示中,蓝星的胜率已经达到了78%。
    ……
    潘多拉团队的苗人凤已经好整以暇地抱起了肩膀。
    也不知道是由谁开始带的头,潘多拉团队的大佬们都给自己取了个外号。
    譬如朱永贵这家伙叫鳌拜,李开元叫哲别,周强叫李寻欢……
    苗人缝的本名叫陈洪波。
    这位陈洪波同学出身自p大数学系,参加远芯的博后站计划而来。
    虽然时间上马上就要出站,但他早就在潘多拉呆习惯了,打算就此混迹终老。
    他自称在人工智能领域,席总手下无对手,就连隔壁实验室为了“打肿脸充胖子”而高薪招聘而来的几个“毛子”数学家,他都不放在眼里。
    对于陈洪波,席总曾经给出过评价——“他一玩应数的,也好意思去和人家玩纯数的比……”
    当然了,席总的评价也挡不住陈洪波的嚣张。
    他冲着约翰·维克伸出了五根手指。
    这表示……
    五步之内,他定取对方皇后狗命。

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