第637章 新人工智能“曙光”的惊人表现（1 / 2）

当然在接下来的时间里，全球诸多纸质媒体与电视媒体们也是报导了这起神秘的事件，探讨人工智能“曙光”与“随身老师”为什么卡顿了足足十几个小时的原因。

为此林晨甚至还接到了大佬的电话，询问林晨是否遇到了什么难题？面对大佬的关心，林晨自然表示一切正常。

而时间就这样缓缓流逝，转眼间就已经来到了第二天的中午，林晨与11位科研大拿以及一众曙光体系的负责人等十数人在得知消息后也是第一时间赶到了现场。

而负责管理这台超级计算机与新人工智能“曙光”的负责人看到林晨后当即感慨道：

“老板，新人工智能“曙光”已经彻底构建完成了，老人工智能曙光懂得的所有知识新人工智能“曙光”已经全部学会，而时间只是用了16个小时而已！

这实在是太不可思议了，要知道从去年9月我们发布了人工智能“曙光”后，在全球用户的不停使用下，我们的参数模型数量不停增加。

截止到昨天，我们的老人工智能“曙光”参数模型已经达到96万亿个参数，差一点就能做到我们发布时号称最高支持100万亿个参数模型了！

但这么多参数模型，这么多知识新人工智能“曙光”只是用了16个小时就走完了老人工智能“曙光”10个月的路，这实在是太不可思议了。”

闻言，现场的人们全都对视一眼，眼中全都带着震惊感慨之色。

毕竟这新人工智能“曙光”成长速度实在是太快了，快到了不可思议。

而能有这样的效果，原因还是他们眼前这台集合了忆阻器超级计算机与量子超级计算机的超级计算机啊。

想到这里，他们看向林晨的眼神满是佩服。

对此，林晨在人们的佩服视线中对倪光楠笑着说道：

“既然学习完成了，那就进行实测一下吧。

让我看看以忆阻器超级计算机为主，量子超级计算机为辅，再基于这个特殊架构而研发的新人工智能“曙光”表现有多强。”

“嗯。”

听到林晨的话语，倪光楠轻轻点头，随后拿出手机拨打了电话，让人工智能研发团队拿着早就准备好的测试题目测试新人工智能“曙光”的具体表现。

这些测试题目全是用户在使用人工智能“曙光”时，不满意乃至差评人工智能“曙光”回答的题目。

这些不满意与差评的回答是重要的数据资料，人工智能“曙光”的研发团队的任务就是根据这些不满意与差评进行改良调整人工智能。

最终下次出现同样类似的问题，那人工智能“曙光”的回答就能让用户满意。

所以人工智能“曙光”从发布到现在实际一直是在不停更新的状态，也因此人工智能“曙光”的参数模型数量是越来越多了，每一日都会增加。

而此时他们却拿出了能难倒老人工智能“曙光”的难题来询问新人工智能“曙光”，这从表面上看是脱裤子放屁。

毕竟新人工智能“曙光”的知识都是来自于老人工智能“曙光”，理论上老人工智能“曙光”不会做与做不好的问题，新人工智能“曙光”理论上也应该做不好。

但每一个人工智能都是不同的，哪怕他们的算法架构乃至硬件都一样，那他们也是不同的。

之所以会不同，原因在于人工智能回答问题的时候也是一次深度学习的过程，在这个过程中人工智能会得出经验。

而得出经验的过程受制于原先的经验与解题思路，懂得知识多时得出的经验与懂得知识少时得出的经验也是不同的。

用通俗的话语来说就是双方的思考方式是不相同的，最终每一个人工智能“曙光”都是特别的，是不同的。

所以老人工智能“曙光”回答不了的问题，对于新人工智能“曙光”来说不一定不能回答。

而且新人工智能“曙光”的算法架构并不是原先算法架构，而是林晨根据忆阻器架构为主，超导量子计算机为辅的改进型新架构。

而忆阻器超级计算机这东西本质就类似于人脑神经突触的运作原理，实际更加贴合人脑SNN脉冲型神经网络。

理论上在这种SNN脉冲型神经网络结构下，新人工智能“曙光”的聪明程度应该会更高！

所以他们虽然都有一个“曙光”的名字，但他们无论是硬件还是算法架构实际上本质已经不同了，这更拉大了双方的差距。

“不知道具体效果怎么样？”

此时的陈东十分的期待，甚至期待得有些焦虑不安了。

毕竟他们曙光科技面临的局面是如此的糟糕，此时好不容易研发出了忆阻器超级计算机与量子计算机，最终目的就是为了人工智能“曙光”。

如果此时花费庞大精力，结果这新人工智能“曙光”的表现十分糟糕，甚至比原本老人工智能“曙光”还要差的话，那这就让人吐血了。

当然好奇焦虑的也不只是陈东，实际上此时的现场其他人也是同样是焦虑与好奇不已。

但无论他们是如何的焦虑与好奇，他们只能老老实实的等待实测测试结果。

而这个实测测试过程显然并没