笔趣屋

第312章（第1页）

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de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。

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