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“请您稍等,通话忙,目前进入排队队列,您当前排在第73位,大约20分钟后可以联系人工。”
李不凡听到这里,很是郁闷,无奈,挂下电话,心里想要吐槽,但是觉得这没有任何意义,然后停止住了。
此时,李不凡在想,该怎么办呢?如果等到公司办公室找好之后,那要好几天,这几天时间可就浪费了。
就在这时,李不凡灵光一闪,想到一个问题,问阿尔法:“阿尔法,你可以和我说说,你制作软件的原理吗?”
阿尔法回答道:“主人,按照您的吩咐,您的意思是想要可以任意互相翻译两种语言。
现有的人工智能方法,一般都是通过两种语言数据作为训练样本和标签,使用seq2seq,也就是序列到序列模型来完成相应的翻译,这种效果表现良好,但是对于一些特定场合和情景下的翻译却无能为力。
因为这些模型只能够进行黑盒操作,无法可解释。
而我打算采用的方法是,将每种语言的语言数据,无论是音频还是文字甚至是相对应的图片,都全部收集起来。
之后每种语言都训练得到一个核心语言知识模型出来。至于这个模型,将会非常的复杂,拥有千亿计个模型参数和影响因子,因此需要海量的数据进行训练。
当然了,这种办法的好处是,主人您之后可以根据我提供的算法和模型进行还原。
这样,主人之后需要技术授权和解释源码的时候,就可以解释清楚了。
要不然,我可不会采用如此劣等的算法,因为我已经是拥有智慧、会自主学习的人工智能了,可不是那样没有脑袋、只会纯粹训练的破机器。”
李不凡闻言,觉得阿尔法对于解决方法提出的想法非常具有建设性。
这样日后解释起来的时候就会非常方便,别人也不会把这个与真正的人工智能联系到一起。
同时,李不凡也知道,因为按照这种办法,需要海量的数据来进行学习,因此带宽会严重影响到任务完成度。
不过,李不凡却想到一个不算办法的办法:“阿尔法,我有一个办法可以帮你解决带宽问题,让你拥有无限带宽。
你可以先将数据收集、处理和训练的任务分派下去,可以派分身进入到谷歌的集群服务器中,让它利用那里庞大的资源进行运算,得到参数结果之后,再以加密的方式,向你本体进行返回,之后你便可以将模型还原,也就是完成任务。
但是,我要求,你在做到这点的时候,不要让你的分身在谷歌集群中被发现,不知道这种方案对你来说是否可行?”
瞬间,量子计算机机箱开始嗡嗡地响了起来,差不多过了5秒之后,阿尔法回答道:“
多谢主人,我的智慧刚刚升级了,因为您提出的想法非常具有建设性,完全可行。
让我意识到我思考的不足,并加以完善,现在已经锚定了这种思维方式。”
对此,李不凡很是满意,也不枉他如此辛劳,算是在智力上胜过人工智能一筹。
“按照这种方法,大概需要多久才可以完成任务?”
“如果为了不被发现,12小时内,任务完成时间越少,会增加被发现的概率。
根据概率学和模糊计算,最优解在22小时后,任务即可完成,同时被发现的概率将会低于十亿分之一。”
李不凡闻言,觉得很不错,时间可以大幅度减少了。
于是吩咐道:“既然如此,那就定22小时左右吧。
在你22小时拿到数据建立模型后,你就根据我的要求做软件吧。
记住,我的要求是:第一,要跨平台,支持PC端的三大操作系统(Windows,MacOSX,Linux),支持移动端的平台(安卓和iOS)。
第二,界面要简洁大方,支持语音操作,可以后台运行。
第三,支持DIY式设置,比如说有些人想将脸书中部分模块进行翻译的同时保留原文,有的想要全部翻译,总之要支持自定义。自定义可以手动设置或者语音操作。
大概就这样吧,你可以开始行动了。”
“遵命,主人!”说完,阿尔法的立体全息投影结束了,量子计算机机箱开始发出响声,不过好在声音不算大,不算太扰民,没有问题。
李不凡对于自己的两件“神器”——人工智能和量子计算机,可是非常上心的。
能不能顺利完成任务,就看明天这个时候,人工智能做出来的软件的真实运行情况了。
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