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系统都具备了过饶学习和应用能力。
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。
李望亭设计了一个督赌深度强化学习框架,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。