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尽管人工智能还做不到喂给它一个公式,它就能自己把所有由此公式引发的变形题做对。
但它还是比搞人类情感容易多了。
人类的脑子靠题海战术能搞定,人工智能也能靠题海战术搞定。
人类做几道题之后,不是想切橡皮,就是想弹尺子,不是想喝水,就是想上厕所。
人工智能它不会!它是最乖最听话的好宝宝。
唯一的问题是需要调整学科资料库用来适配。
否则可能会出现一些问题。
比如医学生考题:
请回答p是什么?
标准答案:经外周静脉穿刺中心静脉置管。
人工智能回答:中国人民保险公司。
安夏想到钱倩就是小学六年级,如果想要模仿她平时的生活状态,读书做作业也是不可少的。
从资料包里那些作业本和考试卷来看,钱倩的成绩中等偏上,全班四十个人里,英语语文等等考全班前五,数学考全班前十几。
第一个dem做出来之后,机器与人类的精神分裂出现的概率是四比六。
“不行,太高了。”
人工智能组把关于教育那一块的数据跟戴密特看,请他指点一下。
戴密特回信:“人工智能最好的学习方法是以接近人脑学习的方式,也就是自然的方式去认知。现在你们开发的这套系统是固定代码,用if和else锁死了逻辑……”
最后,他建议,使用人工神经网络的方式,让机器进行深度学习。
人工神经网络也是早在1943年就被提出的理论,国外在一直不断发展并完整各种神经网络模型。
国内也在1980年就开始起步。
紫金科技向全社会招聘。
来的人或多或少都有些能力,但都没有达到安夏想要的水平。
最后是一位it届的同行跟安夏说:“有这个能力的人都已经有工作啦,广撒网发广告是不行的,你得定点找。”
“怎么定点找?”
国内现在也没有搞人工智能特别厉害的单位,没法定点去挖人。
同行告诉安夏,三年前,曾召开过「中国人工智能联合会议」,她可以按着参加会议的人员名单,一个个找过去。
于是,人事部接到了一个新任务:找人。
一回生,二回熟,李俏现在对于挖人也算小有心得,领导发话,她就执行。
公司现在一不限名份,二对收入这块也给得大方。如果对方实在要求更多,给安夏打个电话,也不是不可以批下来。
李俏挖来了一位曾在加州理工留学的专家,他的情况比较复杂,一腔热血回国,然后被行政系统见鬼的办事效率拖到气急败坏,还有学界各种他看不上的行径,现在处于一怒辞职,打算回美国再就业的状态。
让他还没离开国境的原因是他想把家里人都接过去,家里老人追求落叶归根,不想去。
于是,李俏趁虚而入……啊不是,是把握时机,了解到他并不是对自由灯塔有着割舍不掉的情谊,就是被行政流程烦得受不了。
李俏详细向他介绍紫金的管理架构,以及紫金蝶所处的地位,以及管理扁平化,老板是个目标导向者,不追求那些莫名其妙的流程。
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