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第688章吐血的半导体联盟
在这之后就是如何从一堆乱七八糟的数据里整合起来形成3D模型的技术了,这技术的难度其实比之前还难。
之前的难度以人类现有的传感器与生产工艺其实还是可以解决的,大不了把3D扫描仪往大了设计。
但如何将那些乱七八糟的数据整合成为3D模型,这对于人工智能来说是个极大的挑战。
而事实上这方面的技术难度实际会比山姆想象中更难,原因就是现实遇到的事情远比想象中多得多,有时候还需要补充不存在的细节。
在这种情况下,这就十分考验人工智能对于世界的认识,考验人工智能的常识能力与模拟能力。
至于为什么这么难?就以衣服来说吧。
比如你扫描一件衣服,你首先要将衣服摊开放桌面上使用随身3D扫描仪扫描录入数据。
这个时候人工智能就需要根据尺寸外貌生成一件虚拟衣服,在这个过程中虚拟衣服不能尺寸不对,不然用户虚拟试穿时就会不准。
而当用户使用虚拟模型试穿衣服的时候,你还要根据用户实际身材尺寸补全细节,完美模拟出用户穿那件衣服的样子,做到虚拟与现实衣服试穿状态一致。
这一系列难点下来,对于人工智能与开发团队来说是一个极大的挑战。
反观人工智能曙光不同,人工智能曙光因为拥有自我意识,他能如同一?人类一样感性地理解世界的事物知识并且得出自己的结论,拥有很强的理解与联想能力。
可以说要不是人工智能曙光拥有自我意识,那想要做到这一点还真有些难,至少也是要几年的时间才能完成。
所以他们只是照本宣科地做,并无法理解现实的一切,更无法主动挖掘深层次的事情。
这就导致了对于其他人工智能来说堪称是灾难般的表达不清问题,在人工智能曙光面前并不是什么大问题。
所以在同样的情况下,对于同样一个事件,人工智能曙光产生的数据量与知识点是前者的数十倍以上。
();() 就以“诊断病症”这个功能来说,因为每个人的表达能力不同,拥有自我意识的人工智能曙光更能快速理解人们想要表达什么。
而在这之后的随身医师功能也是如此,别看学习知识归类知识似乎是所有人工智能的强项。
所以人工智能曙光可以轻松做到的事情,其他没有自我意识的人工智能想要做到很难,甚至可能做不到乃至会逼疯研发人员。
哪怕你嘴里脏话不断、口语表达不清、语不指主题再或者因知识不足而表达不清,人工智能曙光都能通过你的语言与你手指的地方知道你想表达什么。
但实际上那些人工智能都是照本宣科而已,他们根本无法理解为什么要这样做,只是人类告诉它要这样做,否则不对。
所以自家人知道自家事情的山姆之前没有给出准确的答复,而是直接用模棱两可的答复。
但此时的其他人可没有放过山姆的打算,只见比尔盖瓷皱眉质问道:
“到底要多久?还有效果会差上多少?”
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