李兆輝乾笑。
看沈昆的樣子，這次怕是要養虎為患。
但，箭在弦上，不得不發。
讓向山一路清掃下去。
恐怕用不了多久，大家都得進去。
……
李兆輝走後，沈昆繼續籌備自己的初級人工智能項目。
對外的借口，是打造國內遊戲圈第一智能引擎。
在現有“深淵”引擎的基礎上，進行升級。
遊戲當中的ai主要分為三種類型棋牌類ai、動作射擊遊戲中的nc和戰略遊戲中ai的控製單元。
以設計nc為例，通常需要考慮兩個部分第一是做什麼，第二是怎麼做。
“深淵”引擎最出色的部分就是做什麼。
能根據玩家的交互，給出新的反應。
讓無數人驚豔。
讚不絕口。
不過，內行人都明白，“深淵”引擎造出來的nc看似很聰明，不過是另一種大數據罷了。
就像nc能輕易說出“我牽著狗去逛街”，而不是說“我牽著香蕉去逛街”，
並不是它知道香蕉和狗的區彆，而是在所有的大數據中，當人們說“散步”的時候更容易提到“狗”，而不是“香蕉”。
“深淵”跟當前所有主流人工智能模型一樣，都是基於深度學習神經網絡的東西。
它仍然是海量數據訓練出來的產物，它的仍然是基於經驗的知識……
甚至不能說是知識，隻能說是反應。
而“太初”就是另一個層次，能輕鬆分辨狗和香蕉的區彆。
知道散步的意思，也知道狗和香蕉的意思。
雖然不可能像成年人一樣，更深層了解“對於某方麵來說，兩者的功能差不多。”
但卻理解，香蕉可以吃，狗可以玩。
這是從質變到量變的區彆。
從猩猩到人類。
隨便舉一個“太初”的超能力，它不需要大數據。隻要給他非常少的幾個例子，它就明白你想讓它做什麼。
比如，你先讓它看一道填空題——
小明和小梅是朋友。小梅去看他的朋友
“太初”回答是小明，告訴它答案正確。
那它就能正確回答下麵的問題，
小明買了一些棒球裝備，有球，手套，和
答案是球棒。
……
公司裡的所有碼農都為沈昆的驚才絕豔所傾倒。
這是打開未來的鑰匙，
從某種意義上來說，“太初”可以成為人們探索世界的工具。
它的坐標軸“一半在過去，一半在未來”。
……
致命武力的技術部門第一次有了凝聚力。
有人覺得很可笑。
卻不知道一個高手對於技術人員的吸引力有多大。
精神領袖，技術圖騰。
當一個團隊有了目標和動力後，它能爆發出驚人的戰鬥力。