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第69部分(第3页)

比如说,青林县气象监测站给出的当地气温是25。0c,同时在他的中级气象权限感知中,某些区域的气温和青林县气象监测站的气温一毛一样。

那么他就可以将这些区域的气温,同步标为25。0c,操作过程类似画图软件中的“填涂”。

如此一来,就相当于额外多了成千上万个气象监测站,数据的详细度必然大大提升。

甚至如果他愿意,气象图就是详细到每平方米、每平方尺的范围,也未尝不可。

但这个过程需要林寒本人亲自完成,每一幅气象图,就意味着需要成千上万次的填涂,一次1s的话,中途完全不打小差,一幅图也需要至少一两个小时的时间。

考虑到各种原因,一天能出两幅这种超详细的气象图就算非常不错了。

短期内提供一些还行,倘若是长期稳定供应,就算林寒身体是铁打的,也早晚得被掏空。

但他心里清楚,这种超详细的气象图,用不了太多,就可以让相关软件的预测准确率大幅度提高。

详细精确的数据对于机器学习而言,就好比是经验值一样,可以让它们迅速成长、成熟。

事实上,从图灵制造的第一台计算机,到冯诺依曼在曼哈顿计划中制造的结构成熟的“埃尼阿克”计算机,再到第一台个人电脑的问世,直至今天,关于人工智能的讨论就从来没有平息过。

几十年前人们就认为,电脑马上就要全面击败人脑了。但时至今日,在某些复杂智力领域,电脑依然无法和人脑匹敌。

毕竟人脑是从地球上第一个生命,经过几十亿年的进化演变发展出来的,而电脑的诞生连一百年都不到,毕竟图样……

不过近些年来,人工智能的热度迅速上升,以至于到“阿法狗”这样的红遍全球,红到发紫。

根本原因在于,今天人类掌握的数据,远远超过几十年前,特别是互联网诞生以后,全球的数据总量呈现出爆炸性的增长趋势。

目前为止,全球数据的总储存量已经达到25zb,大约相当于25万亿gb。

正是在“大数据”的催化之下,人工智能才变得愈发炙手可热。

楼秉诚扶了一下窄边眼镜:“如果真有这样详细的气象数据,那么它确实是一个十分突出的优势。”

林寒继续说道:“另外还有第三个优势,我们将向ibm公司购买一台大型计算机,用于相关的模拟运算。”

“大型计算机?这可是一笔不菲的投入。”

林寒说道:“一台大型机还是必要的,以后还会更多。”

楼秉诚思考了一会,随即说:“万象的优势确实十分突出,坦白说……我很心动。”

林寒笑了笑:“楼博士,我听说你此前写过一个很出色的晴雨模拟器,能和我说说吗?”

楼秉诚点头:“那个是我初中时萌发的念头……”

初中……

林寒这才想起来,这位楼博士在高中时候就收到了谷歌公司的聘书,不过被他以“学习重要”给直接推辞掉了。

楼秉诚继续说道:“最开始的代码是我在初中毕业的暑假时写的,那些代码很粗糙,也谈不上机器学习,只能说是有些简单的对应关系。”

“高中的时候,我自学完成了几门汇编语言,并接触了机器学习的一些内容。”

“高二的时候在微软公司有过一段时间的实习,从alexkipman博士那了解了一些计算图形学,高三看了jeffdean院士的关于分布式系统的论文,对我启发很大……”

林寒狂汗,他上高中那会连dean是谁都不知道呢,人家都直接谈笑风生上了。

看别人在自己的专业领域装逼,这种感觉一点都不好。

“那个……楼博士,你就说一下晴雨模拟器现在的情况吧。”

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