作為種花家國際學術交流的新平臺,《種花科學》的創辦經過了李望亭半個月的精心謀劃。
從選聘編委,延攬頂尖學者,到網站設計和宣傳推廣,李望亭都親自過問,生怕一個小細節影響了這份新刊的質量。
如今,第一期總算成功創刊了。
李望亭知道,僅僅有雜誌還不夠,要讓它真正產生影響力,還需要有重量級的論文來作為開篇之作。
於是,他決定親自執筆,發表一篇開創性的科研論文,給這新生的《種花科學》錦上添花。
這篇論文的題目是《基於海量數據訓練的通用人工智能芯片研製》。
李望亭選擇人工智能作為論文方向,是出於種種考慮。
如今,世界上真正能研究AI的國家還寥寥無幾。
雖說鷹醬也有涉足,但都還停留在理論探討的層面,沒有實質性進展。
但是,在李望亭的精心謀劃下,種花家早在數年前就佈局並大力投入AI研究。
李望亭讓工業部門加大GPU生產力度,並建立起了數以萬計的並行計算服務器。
通過互聯網,各行業源源不斷地輸出數據進行訓練。
這為AI算法的開發奠定了堅實的基礎。
而厲害的是,通過在出口武器中植入數據採集芯片,種花家還獲取了其他國家大量的作戰數據。
這使得兔子在軍事領域的AI應用上取得了巨大進展。
種花家訓練出的軍用AI甚至已經達到了預測敵方行動的程度,可謂是領先世界。
經過這幾年的發展,種花家在通用AI技術上已經取得了質的飛躍,現有的AI系統都具備了過人的學習和應用能力。
李望亭認為,時機已到,可以適當公開一些研究心得,以展現種花家的科技實力。
這篇題為《基於海量數據訓練的通用人工智能芯片研製》的論文,首次提出了通用AI芯片的設計思路。
李望亭交叉引用了神經科學、計算機理論等多個學科的前沿成果,提出了模擬人腦結構的多層級聯網絡架構。
通過並行計算,該架構可以實現超強的自學習和泛化能力。
論文中,李望亭選取了圖像識別、自然語言處理等領域的典型案例,詳細講解了算法設計和仿真驗證過程。
結果表明,這種新型AI芯片都取得了遠超傳統計算機的識別和處理效果。
更令人驚異的是,論文最後一部分介紹了基於該種芯片的自動駕駛汽車系統。
李望亭設計了一個端到端的深度強化學習框架,可以讓汽車在複雜環境中自主駕駛。
論文詳細描述了理論模型,並給出了完整的系統架構設計。
可以說,這個自動駕駛系統已經非常成熟,完全可以投入實際運用,僅需通過實車路測即可。
這將誕生世界上第一臺真正的自動駕駛汽車!