第532章 第一篇论文,人工智能 (第1/2页)

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作为种花家国际学术交流的新平台,《种花科学》的创办经过了李望亭半个月的精心谋划。

从选聘编委,延揽顶尖学者,到网站设计和宣传推广,李望亭都亲自过问,生怕一个小细节影响了这份新刊的质量。

如今,第一期总算成功创刊了。

李望亭知道,仅仅有杂志还不够,要让它真正产生影响力,还需要有重量级的论文来作为开篇之作。

于是,他决定亲自执笔,发表一篇开创性的科研论文,给这新生的《种花科学》锦上添花。

这篇论文的题目是《基于海量数据训练的通用人工智能芯片研制》。

李望亭选择人工智能作为论文方向,是出于种种考虑。

如今,世界上真正能研究AI的国家还寥寥无几。

虽说鹰酱也有涉足,但都还停留在理论探讨的层面,没有实质性进展。

但是,在李望亭的精心谋划下,种花家早在数年前就布局并大力投入AI研究。

李望亭让工业部门加大GpU生产力度,并建立起了数以万计的并行计算服务器。

通过互联网,各行业源源不断地输出数据进行训练。

这为AI算法的开发奠定了坚实的基础。

而厉害的是,通过在出口武器中植入数据采集芯片,种花家还获取了其他国家大量的作战数据。

这使得兔子在军事领域的AI应用上取得了巨大进展。

种花家训练出的军用AI甚至已经达到了预测敌方行动的程度,可谓是领先世界。

经过这几年的发展,种花家在通用AI技术上已经取得了质的飞跃,现有的AI系统都具备了过人的学习和应用能力。

李望亭认为,时机已到,可以适当公开一些研究心得,以展现种花家的科技实力。

这篇题为《基于海量数据训练的通用人工智能芯片研制》的论文,首次提出了通用AI芯片的设计思路。

李望亭交叉引用了神经科学、计算机理论等多个学科的前沿成果,提出了模拟人脑结构的多层级联网络架构。

通过并行计算,该架构可以实现超强的自学习和泛化能力。

论文中,李望亭选取了图像识别、自然语言处理等领域的典型案例,详细讲解了算法设计和仿真验证过程。

结果表明,这种新型AI芯片都取得了远超传统计算机的识别和处理效果。

更令人惊异的是,论文最后一部分介绍了基于该种芯片的自动驾驶汽车系统。

李望亭设计了一个端到端的深度强化学习框架,可以让汽车在复杂环境中自主驾驶。

论文详细描述了理论模型,并给出了完整的系统架构设计。