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孟繁岐重生前,在OpenAI的ChatGPT還有微軟的Bing壓力之下,[谷歌大腦]團隊和[DeepMind]團隊兩大人工智慧組織進行了合併。
合併之後的[谷歌DeepMind]執行長由戴密斯擔任,傑夫反而轉任虛職,擔任團隊首席科學家。
戴密斯作為被收購的一家小公司創始人,能夠在人工智慧這個谷歌非常關注的領域內,合併後職位隱隱壓過谷歌元老傑夫,可見戴密斯其人頗有一些手段和才能。
不過那是十年之後的事情了,如今的戴密斯剛剛有了新東家,還想要張口分谷歌大腦團隊的資源,面對傑夫的時候還是頗為忐忑不安的。
好在傑夫終究還是偏技術型的管理者,對於DeepMind團隊的成就也頗為讚賞。
兩邊的交流還算是順利和愉快。
只是談到谷歌大腦團隊成員——孟繁岐的時候,傑夫表示自己並做不了決定。
“他如今可是享有特權的大紅人,如果你們需要他的幫助和參與,還是自己直接去聯絡他吧。”
這個回答,讓戴密斯有點驚訝。
孟繁岐如今甚至都沒有正式加入谷歌,就已經有了如此高的地位,這實在是讓人難以想象。
DeepMind在被收購之後,除了剛需的計算資源之外,打得第一個注意就是谷歌大腦的孟繁岐。
這是黃士傑博士一力主張的想法。
在他的視角看來,孟繁岐很可能是DeepMind現下最需要的資源,一個出色而富有創造力的大腦。
並且同為華人,孟繁岐天然就比歐美的學者更加能夠理解圍棋的文化底蘊。
而接到黃博士電話的孟繁岐則是一臉懵,不過好在黃博士由於前世充當阿爾法狗的代言人,代替阿爾法狗與李世石和柯潔兩人對弈落子。
孟繁岐一接通影片,雖然看上去有些不同,但還是立刻就認出了他。
一番介紹和寒暄之後,孟繁岐直奔主題。
“黃博士突然聯絡我,有什麼要緊的事情?”
“要緊倒也談不上,主要是我們有一個智慧棋類的大型專案,不知道你有沒有興趣參與。目標是人類史上最難的圖版棋類遊戲,圍棋,我們希望可以使得人工智慧程式在圍棋這個世上最難的棋類遊戲上,真真正正地戰勝職業圍棋選手。”
黃士傑當然不是要孟繁岐全職加入進來打白工,他知道孟繁岐正處在技術的巔峰期,釋出新方法跟下蛋一樣快。
沒那個理由和資格去要求這樣的新星加入隊伍給自己打工。
他所求的,只是孟繁岐間歇性地參與討論,提供給他們一些意見和看法。
此前孟繁岐的不少思想,對阿爾法狗的基本框架建設就已經起到了重要作用。
“前段時間使用了你的殘差思想,對我們的效能幫助很大。你的生成對抗思路,也對我們有所啟發。”黃博士倒也沒有恭維的成分在,殘差思想基本上對所有需要一定規模深度網路的演算法都有不小的幫助。
除此之外,孟繁岐在最佳化器,歸一化等其他方面的工作也很讓黃博士耳目一新。
可以說每次看孟繁岐的文章都有些新想法和啟發,加上兩人都是華國人,黃博士便很希望孟繁岐可以參與這個專案。
對於圍棋這件事,終究還是華國人更能理解他內心中的那種情懷。
不過唯一擔心的事情是,圍棋AI並不是一個很有商用價值又或者是工業落地前景的方向。
說白了,這個東西,它賺不到什麼錢。
專案做起來像個貔貅,只看到錢進去,看不見東西出來。
而孟繁岐作為人工智慧學界飛速升起的新星,尤其在檢測相關演算法上突破眾多。
檢測相關的許多技術落地的條件已經成熟,做這方面的研究肯定是收穫頗豐的。
對比之下,他不見得能夠看得上這個圍棋AI的專案專案,即便看上,也不見得有這個時間來參與。
不過黃博士還是進行了努力和嘗試去邀請。
“正好DeepMind剛剛被谷歌收購了,我就去問了下傑夫有關你的情況,想看看有沒有合作的機會。傑夫和辛頓說,你現在雖然是谷歌大腦的研究員,但是享有很高的自主權,他們不會對你多做什麼限制,也不是特別清楚你的時間安排,因此讓我直接來跟你聯絡就好。”
黃博士說這話的時候,其實也有些好奇。
研究員這樣的崗位,的確有一定的自主權,可以根據自己的特長和喜好做一些研究方向的選擇和取捨。
可像孟繁岐這樣,兩個大領導明顯都表露出“由他去吧”“我可管不了這傢伙”態度的研究員,實在是不多見。
“我主要是給谷歌稍微創收了億點,也就億點點。”孟繁岐哈哈大笑,這事情上回辛頓跟他聊過。
自從孟繁岐三板斧給谷歌廣告收入創收三分之一之後,谷歌大腦整個部門的特權就算是徹底確立了。
錢錢錢,所有董事的命脈。
誰能如此強力創收,誰就能享有無限的特權。
孟繁岐一創收,整個部門都跟著喝湯。
谷歌因此徹底確立了人工智慧優先的企業宗旨,谷歌大腦的地位自然就無比超然。
而這一切的最大功臣孟繁岐,當然也就無人能管了。
人家就是沒服從指令,這才搞出了這麼多的營收。
怎麼著,你想管他?你給谷歌創收了多少?
“不瞞你說,我其實對圍棋AI還挺感興趣的,方便的話,今天先說一下目前的進展?”
孟繁岐不像黃博士,棋力很高,差不多都有業餘六段的水平了。
他的水準基本上是剛讀懂圍棋的基本規則,一次都沒跟人好好下過的水平。
也就看了戰鷹和雪糕幾個基礎教學影片,還是沒太專心看的那種。
但這絲毫不影響他對圍棋AI的興趣,他關注其中的AI遠大過圍棋。
孟繁岐這一年來都專注於積累原始資本,拿自己最熟悉的視覺技術去變現,險些都要忘記一些基本的人生追求了。
視覺演算法,尤其是檢測方面的這一系列操作,YOLO-多目標-人臉,都是孟繁岐前世的舒適區。
各種技巧和原始碼滾瓜爛熟,完全可以一人成軍,整套功能開發下來,都不帶卡頓的。
這些都是前世變現最成熟的技術,流程和原理也沒有那麼麻煩。
而阿爾法狗這樣的複雜系統,就不是孟繁岐一個人拍拍腦袋可以復現出來的了。
其中海量的棋譜資料,輸入的方式,評分的標準,搜尋對抗的原理和篩選策略。
這部分內容孟繁岐基本上都不大熟悉,誰讓不能變現的技術,面試考得太少呢。
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