梁明遠激動地伸出手要和鹿陽握住，手停留在半空猶豫了一下又縮了回去，眼神飄忽道:

　　“可是，這種人工智能推薦模擬器訓練，最需要的就是算力，現在人工智能熱度剛剛起來，要買足夠訓練這樣一個模擬器的算力可不便宜啊。”

　　鹿陽哈哈一笑，拿出自己的手機，打開【遠程設備管理器】，遞到他面前:

　　“你看看，現在我用的帳戶是哪一個?”

　　梁明遠看到鹿陽手機上自己設計的【遠程設備管理器】，我的帳戶上顯示的登錄信息竟然是:

　　用戶ID:0000001

　　不由震驚:

　　“什麽?楊總。。。。。。。他們怎麽會把這個管理員帳號給你?”

　　鹿陽笑道:

　　“你難道沒有參加科技分公司的全體員工大會嗎?我好歹也是白總看重，特批了一個新部門的人。這點資源還是能拿到手的。”

　　“但是，但是。。。。。這可是從他們身上割肉，斷人錢財如殺人父母，即使白總自己來下令，恐怕楊。。。。。恐怕這些集團內部盤根錯節的利益鏈條上的人，也不會善罷甘休吧。”

　　鹿陽指指手機屏幕上，用戶ID:0000001後面那個【已登錄】的綠色狀態欄:

　　“你不是看到了嗎?我已經搞定了，至於用什麽方法讓他們願意從身上被割肉。。。。。。。你確定你真的想知道嗎?”

　　梁明遠身子一抖，估計是想起了當年楊萬年逼迫他做【遠程設備管理器】系統時候用的手段，看向鹿陽的目光帶上了幾分畏懼:

　　“不。。。。。。。。不想，不要告訴我。”

　　“一千台服務器，你還有什麽好擔心的?”

　　梁明遠心裡思量計算了一下，遲疑道:

　　“你是人工智能部的，之前在深港市交通大學就是學人工智能專業嗎?”

　　鹿陽點點頭:

　　“沒錯，你也知道雲帆集團的招人標準，學歷能力兩不誤。”

　　“那你不覺得一千台服務器，要做一個【高考志願填報推薦模擬器】這樣的產品，還是有點不夠嗎?”

　　鹿陽當然知道，現在的人工智能技術，如果要做【高考志願填報推薦模擬器】，大概只有兩個方向。

　　一、是用專家系統為主。

　　聘請大量教育界的專家，讓他們研究制定成千上萬條規則條例，把這些規則按照優先級的方式編寫一整套規則。

　　這個方法的好處是過程可控，不管哪個環節出現了問題，都可以通過模擬中發現，再請專家制定新的額外條例糾錯。

　　壞處是上限比較低，最多只能達到專家們認識的極限——如果【高考志願填報推薦模擬器】最終推薦報考學校專業的選項，靠譜程度甚至不能超過一個普通的郡裡高中老師，那產品顯然是沒有什麽競爭力的。

　　而且這個方法顯然對鹿陽來說是舍近求遠——請專家要花的錢不見得比租用服務器算力少，而那天蔡秘書明確告訴鹿陽他能夠調用的最有效資源，是集團內部的人力資源，更多的費用白宇都不一定會批準預算。

　　二、是用訓練神經網絡的方法，用大量服務器算力訓練出一個產品。

　　這個方法的好處是上限非常高，之前導致了人工智能風口的圍棋人工智能機器人阿爾法貓就是其中的典型。

　　人類玩圍棋已經有了上千年的時間，在阿爾法貓橫空出世之前，圍棋曾經在長達百年的時間內被認為是不可破解的遊戲。

　　而作為一個人類自己發明的遊戲，人工智能僅僅用了兩年的時間，對於圍棋的理解就超過了人類過去千年的總和，在圍棋網絡對戰平台上，對戰頂尖的人類圍棋職業玩家，戰績達到了驚人的五十勝零負。

　　阿爾法貓就是基於TensorFlow神經網絡架構訓練產生的產品。

　　這個方法的缺點是，人工智能神經網絡是一個盲盒。

　　人類無法真正控制神經網絡某個特定的行為和選擇。

　　比如阿爾法貓的訓練過程中，當發現它在某個特定場景之下走出的棋招是明顯錯誤的，人類無法通過打補丁的方式把這些特定場景羅列出來，再用規則進行糾錯。

　　以鹿陽打算做的【高考志願填報推薦模擬器】舉例:

　　如果一個考生考試隻得了320分，【高考志願填報推薦模擬器】卻給出模擬結果，他的推薦選項是全國TOP2的帝都大學核物理專業。

　　這個答案顯而易見是錯誤的。

　　可是，如果在產品中加入一條:

　　當一個考生考試得到320分以下，所有推薦報考全國TOP2的學校的選項都視為錯誤推薦，重新模擬計算以第二優解作為推薦選項。

　　可能會導致更加嚴重的問題。

　　比如，模擬器經過模擬，事實上該考生如果報考TOP2的帝都大學的藝術專業，因為該專業正好當年招生人數太少，可以上投檔線。

　　而增加的這條糾錯的條例，就排除了這位考生原本可以上帝都大學的可能性。

　　總而言之，嘗試對人工智能神經網絡進行細節糾錯，往往會造成拆東牆補西牆的後果，幾乎是不可能完成的任務。

　　鹿陽把辦公室最後面靠近落地窗的白板搬到梁明遠旁邊，在上面寫寫畫畫，對他做了一番科普。

　　梁明遠看得目瞪口呆:

　　“大哥，你這真的是本科生水平嗎?怎麽比我都懂得多啊！”

　　鹿陽嘿嘿一笑:

　　“個人愛好，略懂，略懂。”

　　梁明遠仔細看著白板上密密麻麻的講解好一會:

　　“看來你不是肚子裡沒貨全靠畫餅忽悠的那種熱你，但是你不會是打算用專家系統這麽落後的辦法，來搞這個【高考志願填報推薦模擬器】吧?”

　　“怎麽可能，用專家系統那我這一千多台服務器不就沒用了嗎?當然要用神經網絡的辦法！”

　　“你也是內行，比我懂得多，我就實話實說了。你肯定知道，神經網絡上限很高，下限也很低。光這一千台服務器的算力，算上一個月，用現在最吸先進的TensorFlow架構，到底能得出個什麽結果你心裡真的有數嗎?”

　　鹿陽心想這小胖子還真是專業，如果只是靠著當前科技水平的神經網絡架構，

　　那即使一千台服務器全部用上，按照鹿陽的估算，很有可能訓練幾個月的時間，最終也只能得到一個荒腔走板的半成品來。

　　可是，鹿陽手裡可是有【離譜人生模擬器】這種神器作為范本。

　　不知道為什麽【離譜人生模擬器】的APK和配套的【算力收集程序】拷到電腦上後，

　　鹿陽發現這個文件夾下面除了應用程序之外還帶著源代碼。

　　離譜模擬器使用的是一種和當前最先進的TensorFlow架構完全不同的全新架構。

　　從源代碼注釋中可以看到，這個架構叫做。

　　以鹿陽現在的水平，也能明顯看出這個架構與TensorFlow架構之間簡直是雲泥之別。

　　顯而易見。。。。。。。以當前人工智能最前沿的技術發展水平，目前市面上那些人工智障產品，有能預測對彩票號碼的嗎?

　　而且只要能做出個像樣的產品來，鹿陽就能繼續向白宇和楊萬年要更多的經費，租用和購買更多的服務器。

　　只要算力湊夠到能夠用【離譜模擬器】開啟一個新的模擬進程，就開始模擬彩票抽獎過程，每次模擬能夠到手6000萬，再繼續買服務器，用算力繼續模擬彩票抽獎過程——如此周而複始，還需要擔心只有一千台服務器的算力無法在短時間之內完成【高考志願填報推薦模擬器】嗎?

　　不過這些就用不著和面前小胖子解釋了，鹿陽神秘一笑再次伸出手來:

　　“我既然能搞到一千台服務器，你怎麽知道我不能搞到更多台呢?你想想，調動部門怎麽也能升一級，按照集團一貫的作風，就算部門沒了，還能把你升的這一級降回去?如果你拒絕調動，那你偷窺公司商業機密的事情。。。。。。。。。我可不會為你保密。”

　　梁明遠看看鹿陽一副信心滿滿的樣子，咬了咬牙握住他的手:

　　“幹了！”