彭靈敏見她羨慕地語氣，不置可否一笑。
有啥好羨慕的，你又不缺錢？
難道還想出名？
“對了，彭盈曦最近怎么沒見著人？”彭靈敏扯開話題問道。
“他跟著計算機學(xué)院的老師和團隊去研究人工智能去了。”彭盈月回道。
彭靈敏：“人工智能？”
“是啊。”
“感覺挺厲害的樣子。”
“剛剛上映的《黑客帝國2》你看過沒？”
“看過，特效很棒，很有想象力。”
“嗯，那里面的造物主就是美國人對人工智能的頂級想象。”
“彭盈曦就是去研究這個？”
“嗯。”
“真嘟假嘟？”彭靈敏有些驚訝，研究的這么高端嗎？
彭盈月：“是啊，聽他說他的老師叫李凱，專門研究計算、存儲與人工智能好多年了。還有個師姐叫李飛飛，已經(jīng)在圖片識別領(lǐng)域做出了一些矚目的成果。”
人工智能起源于二十世紀五十年代，當時計算機能夠執(zhí)行簡單的邏輯任務(wù)，但受限于技術(shù)條件，發(fā)展緩慢。
到了八十年代，隨著技術(shù)的發(fā)展，專家系統(tǒng)開始嶄露頭角。
這種系統(tǒng)能夠模擬專家的決策過程，為特定領(lǐng)域的問題提供專業(yè)建議。
進入九十年代，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、機器學(xué)習(xí)算法開始在諸多領(lǐng)域開始應(yīng)用。
隨著計算機的發(fā)展，尤其是計算資源和數(shù)據(jù)技術(shù)的快速提升，人工智能逐漸散發(fā)新的生機。
而到了如今，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，深度學(xué)習(xí)取得了更顯著的成果。
像圖像識別、語音識別、自然語言處理等等，都表現(xiàn)出超越傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)的性能。
“厲害啊！”彭靈敏感覺不明覺厲。
彭盈月繼續(xù)道：“不過，他們研究的雖是這個方向，目前實際肯定達不到黑客帝國里面那樣的智能程度。
前段時間聽他說跟著導(dǎo)師去了華光集團、華展集團、華真集團和健力寶集團、華康威視集團調(diào)研，專門做一些視覺質(zhì)檢方面的項目。”
“視覺質(zhì)檢？”彭靈敏好奇道。
“是的，就是通過高清探頭拍照，采集大量樣本數(shù)據(jù)然后輸入人工智能模型訓(xùn)練，最后形成質(zhì)檢系統(tǒng)，用來快速檢測產(chǎn)品的質(zhì)量問題。”彭盈月解釋道。
“聽起來就不明覺厲！”
“嗯，這個可以在一定程度上替代人眼，大幅提高質(zhì)檢和生產(chǎn)效率，降低成本。而且經(jīng)過長期的訓(xùn)練之后，會越用越好用，缺陷檢出率會越來越高，越來越準確。或許哪天就可以在一定程度上完全替代人類。”彭盈月道。
“那工作都讓人工智能做了，人做什么？”彭靈敏好奇道。
彭盈月：“咦，你這個問題很好。首先人工智能無法完全替代人做事，而且即便替代這個階段是逐步的。這里面會替代一部分人工，但也會催生新的行業(yè)。”
“嗯，但這個效率提升之后，總體來說一定會降低工作崗位吧？”
“那是肯定的。”