樓秉誠看上去二十七八歲,長著一張國字臉,濃眉大眼相貌敦厚,鼻梁上架著一副窄邊眼鏡。
“你好,林先生。”他微笑著和林寒握手。
“你好,樓博士!
兩人落座,樓秉誠便道:“在此之前,董磊已經和我過一些你和你公司的事情。他他很佩服你,認為你的氣象計劃一定可以做好!
他停頓了一下:“我的主要研究方向,是機器學習和大數據,和氣象服務的計算機應用確實十分契合,而且也獨立寫過一些相關東西……”
機器學習是一門多領域交叉學科,專門研究計算機如何模擬人類的“學習”這一高度智能行為。
機器學習屬于現代人工智能領域的最核心內容,前不久火遍世界的“阿法狗”,就是以它為基原理的。
“不過據我所知,華夏國內的氣象服務發展十分滯后,并沒有取得什么像樣的成就。萬象在這方面,有什么獨特的優勢嗎?”
林寒早有準備:“我們的優勢主要有三點!
“首先我們有省氣象局的支持,包括一部分技術,以及部的氣象監測數據!
樓秉誠遲疑了一下:“恕我直言,一般的氣象監測數據,并不是十分重要的。比如世界氣象組織,就免費開放一部分球天氣數據!
林寒笑道:“在各地省內,氣象局的數據還是十分詳細的。況且我們還有第二個優勢,就是我們可以通過某額外渠道,獲得十分詳盡的氣象監測數據!
樓秉誠一怔:“額外的渠道?有多詳細?”
林寒斟酌著:“具體是什么渠道,我不便透露。不過在漢東省內,我們可以獲得比鄉鎮行政區劃圖更加詳盡的氣象圖。”
樓秉誠大為震動:“這么詳細!”
林寒補充道:“當然,在短期內比如一個季度之內,我們最多只能獲得幾十幅這樣詳細的氣象圖,用來作為超精確氣象數據,提高預測準確率!
這樣詳細的氣象圖,當然只能由他借助軟件,在省氣象局提供的氣象圖上面進一步細化了。
比如,青林縣氣象監測站給出的當地氣溫是5℃,同時在他的中級氣象權限感知中,某些區域的氣溫和青林縣氣象監測站的氣溫一毛一樣。
那么他就可以將這些區域的氣溫,同步標為5℃,操作過程類似畫圖軟件中的“填涂”。
如此一來,就相當于額外多了成千上萬個氣象監測站,數據的詳細度必然大大提升。
甚至如果他愿意,氣象圖就是詳細到每平方米、每平方尺的范圍,也未嘗不可。
但這個過程需要林寒人親自完成,每一幅氣象圖,就意味著需要成千上萬次的填涂,一次1s的話,中途完不打差,一幅圖也需要至少一兩個時的時間。
考慮到各種原因,一天能出兩幅這種超詳細的氣象圖就算非常不錯了。
短期內提供一些還行,倘若是長期穩定供應,就算林寒身體是鐵打的,也早晚得被掏空。
但他心里清楚,這種超詳細的氣象圖,用不了太多,就可以讓相關軟件的預測準確率大幅度提高。
詳細精確的數據對于機器學習而言,就好比是經驗值一樣,可以讓它們迅速成長、成熟。
事實上,從圖靈制造的第一臺計算機,到馮諾依曼在曼哈頓計劃中制造的結構成熟的“埃尼阿克”計算機,再到第一臺個人電腦的問世,直至今天,關于人工智能的討論就從來沒有平息過。
幾十年前人們就認為,電腦馬上就要面擊敗人腦了。但時至今日,在某些復雜智力領域,電腦依然無法和人腦匹敵。
畢竟人腦是從地球上第一個生命,經過幾十億年的進化演變發展出來的,而電腦的誕生連一百年都不到,畢竟圖樣……
不過近些年來,人工智能的熱度迅速上升,以至于到“阿法狗”這樣的紅遍球,紅到發紫。
根原因在于,今天人類掌握的數據,遠遠超過幾十年前,特別是互聯誕生以后,球的數據總量呈現出爆炸性的增長趨勢。
目前為止,球數據的總儲存量已經達到5B,大約相當于5萬億GB。
正是在“大數據”的催化之下,人工智能才變得愈發炙手可熱。
樓秉誠扶了一下窄邊眼鏡:“如果真有這樣詳細的氣象數據,那么它確實是一個十分突出的優勢!
林寒繼續道:“另外還有第三個優勢,我們將向IBM公司購買一臺大型計算機,用于相關的模擬運算!
“大型計算機?這可是一筆不菲的投入。”
林寒道:“一臺大型機還是必要的,以后還會更多!
樓秉誠思考了一會,隨即:“萬象的優勢確實十分突出,坦白……我很心動!
林寒笑了笑:“樓博士,我聽你此前寫過一個很出色的晴雨模擬器,能和我嗎?”
樓秉誠點頭:“那個是我初中時萌發的念頭……”
初中……
林寒這才想起來,這位樓博士在高中時候就收到了谷歌公司的聘書,不過被他以“學習重要”給直接推辭掉了。
樓秉誠繼續道:“最開始的代碼是我在初中畢業的暑假時寫的,那些代碼很粗糙,也談不上機器學習,只能是有些簡單的對應關系。”
“高中的時候,我自學完成了幾門匯編語言,并接觸了機器學習的一些內容!
“高二的時候在微軟公司有過一段時間的實習,從Alex·Kipn博士那了解了一些計算圖形學,高三看了Jeff·Dean院士的關于分布式系統的論文,對我啟發很大……”
林寒狂汗,他上高中那會連Dean是誰都不知道呢,人家都直接談笑風生上了。
看別人在自己的專業領域裝逼,這種感覺一點都不好。
“那個……樓博士,你就一下晴雨模擬器現在的情況吧。”
樓秉誠一怔,隨即笑著取出筆記電腦:“我稍微給你演示一下吧!
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