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正是因为对数字的世界无比熟悉,林闻方才能体会到底那样的算法意味着什么。
这并不是什么太过冷门的算法,而是一种被称作预测算法的玩意的衍生。
预测算法最初是用在网络系统的分析建构上,
后来逐渐演化将人们的行为定量化,通过数据挖掘和分析,来分析人们的行为的算法系统。
现在最经常使用这种工具的就是各种各样的企业,他们向应用数学家们提供大量的金钱和自己积累下来的数据来分析用户的行为,以便开发出有针对性的销售方式。
在科研领域,很多领域也都在使用这种算法来建立模型,尤其是在基因科学和分子生物学方面,预测算法有多种多样的使用方式,来帮助科学家们破解最核心的结构问题。
林闻方对这种算法一点都不陌生。
他在各个数据分析客户端里大量应用这种算法,将那些零散的信息联系起来,希望能够发现其中的联系性,从而将阴影海夫纳组织挖出来。
虽然效率有点低,基本上算是在大海捞针,但从发现的零散片段来看,他的想法没错,算法也很准确可靠。
同时,这种算法也是林闻方建构包括火羽在内的所有人工智能的核心算法之一。
火羽有其最核心的一套算法,现在这套核心算法已经包括了对自我意识的一段阐述。
在这个核心周围,是一整个经验库、常识库。
然后,围绕着经验库和常识库,就是层层叠叠的复杂无比的两套算法:一套是对信息的解释,包括将视频、声音信号处理成火羽能够理解的数据包:另外一整套则是层层叠叠的预测算法。
预测算法可以通过模糊和不完整的条件来推断可能性,这正是开发者所冀望的核心功能,也是体现智能的价值所在”
不同的人工智能,区别最大的当然是核心算法,但真正在长期的使用中塑造人工智能,使其变得不断强大的”
却是这些预测算法的嵌套。
火羽之所以强大,正是因为核心算法和周边的辅助算法相辅相成构成了一个可以不断自我完善的良性循环。
在离开了智策公司之后,林闻方几次对火羽的修改和加强,除了增加她的辅助功能模块之外,也就是在周边的预测算法上动脑筋了。
只有预测算法能够解决分子合金和粉末合金研发、制造过程中碰到的种种问题。
究其根本,就是将每个不同的金属分子当作一个独立个体,对其在各种状态下的表现进行预估,判断其〖自〗由度,也就是所谓的熵值,然后通过外界的方式来除熵。
这种将算法融入到工艺流程中的应用方式,要比当初开发分子合金的那个机构的应用方式高级得多了。
研发分子合金的机构不过是占了联邦能够提供足够纯度的金属单质这个便宜,但这家机构却是在有诸多杂质干扰的条件下实现了这种工艺。
知道周永达对这种技术上的事情并不怎么敏感,林闻方只好挠着头,用尽量简单的话解释了一遍。
周永达肃然起敬地问道:,“你的意思是,这家不知道什么来头的公司,有绝对大拿级别的研究人员?”
林闻方抬了抬眉头”
有些不知道怎么回答这个问题。
分子合金也好,粉末合金也好,毕竟是有联邦的研究所珠玉在前,给出了基本的创意和思路,甚至有大致的配方了。
从这个角度来说,对方可能只是善于解决这种问题罢了。
但对方这种工艺流程中的各个条件如何赋值如何计算,如何克服不可控因素等等的处理,的确让林闻方有些浮想联翩。
对方至少有一个水准以上的应用数学家,至于别的,他就不敢说了。
“我可不知道大拿到底怎么定义。
说到底,这不过是现有理论的应用罢了”
要看到对责的核心算法公式,或者是源代码什么的,才能判断对方到底是什么水准。”
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