第三十六章 深度學習

第三十六章深度學習

什麼情況讓風無忌竟然這樣驚呼出來？實在是結果太讓人有些不可思議了。

「他是怎麼做到的！」

風無忌雙眉緊皺，無言的看著電腦屏幕上的畫面。千度的搜索結果一如既往，出現了美女圖片和某些「不健康」的內容。

按照他的想法，就算使用標準圖片對比的方式，最多也就是把相關圖片進行屏蔽。

但讓他驚訝的是，不健康圖片並沒有被整個屏蔽掉——只是關鍵部位多出了馬賽克處理。

沒有因為有不健康圖片而將千度誤判為非法網站，也沒有因為有不健康圖片而導致更多有用信息同樣被屏蔽。這個軟體的智能水平，簡直是駭人聽聞。關鍵它還這麼小，只有300k的體積說明它解決問題的技術思路肯定很巧妙，絕不是用那些很傻的方式實現的！

可是在風無忌的認識里，應該沒有任何一種技術能夠做到這種程度，就連聽都沒有聽說過！

能夠準確的找到關鍵部位，豈不是說這個程序能夠準確的識別圖片里顯示的是什麼？而並非僅僅把圖片當成一堆數據，按照數據的相似程度來區分是否屏蔽。

這種技術，簡直聞所未聞。這已經有點不像技術，而像是奇迹了。

在祖魯人眼裡，大概火槍和大炮也是奇迹吧。要知道侯世達使用的圖片識別技術，在十年後也是很高端的應用。

圖像識別，這是人工智慧研究的一個重要課題。讓計算機能夠看「懂」圖片表達的信息，這是這項技術的最終目標。

別看僅僅只是屏蔽不健康圖片這樣小的一個功能，它背後使用的卻是在2011年才有所突破的神經網路和深度學習技術。在圖形的識別問題上，可以說真正的邁進了一大步！請記住geoffreyhinton這個名字，就是這個人，一步步把「深度學習」從邊緣課題變成網路巨頭們仰賴的核心技術。

後世谷歌眼鏡現實增強、圖片識別搜索、人臉識別，乃至自動駕駛汽車等等尖端領域，都是應用了神經網路技術。

在人工智慧技術發展還很原始的這個時代里，這個技術說是神跡其實倒也不差。

「等等，還不能確定，我需要更多的驗證！」

風無忌精神上明顯振奮起來，這是一個成功的程序員在面對自己不了解的技術，自然而然迸發出來的求知慾。

……

幾乎一整個上午，風無忌都在使用各種方式測試著這個程序。而最後的結果，讓他不禁有些目瞪口呆。

「90%的圖片識別率，不是使用黑名單方式區分網站，而是根據頁面顯示內容判定。正常的網站只屏蔽圖片，非法網站則限制網站訪問。」

「除了圖片識別，它在自然語言識別上也有相當優勢。不不，如果只是圖片被屏蔽了，我也不會這麼驚訝。關鍵是它能對關鍵部位進行馬賽克處理，你聽明白我說的是什麼嗎？它能看的懂圖片是哪裡違規了！」

「對對，這真是太amazing了！」

「最關鍵的是你想想看，如果它能識別圖片里特定的細節顯示，那麼它能不能實現對生產線上產品狀態的識別？」

「還記得豐田新生產線那個項目嗎？如果能把這個技術應用到機械手的控制上，自動化程度至少能一次提高30%！」

「中動軟體和咱們有什麼相干？他陳輝再牛，難道比豐田的分量還重？老總，機不可失失不再來啊！」

……

風無忌興奮的撂下電話，他是大港市一家上市的嵌入式設備研發公司的軟體總工程師，對工控自動化和資料庫方面非常有研究。

工控領域離it和互聯網似乎有些遠，但實則不然。在羅漢堂內堂里，像他這樣做嵌入式系統的程序員，是能夠和電腦軟體程序員、網路程序員相提並論的大團體。

只不過自動化講究精確控制，侯世達之前提出的模糊邏輯從名字上，對工控就沒有什麼吸引力。

風無忌並不知道，在侯世達重生前的世界，模糊控制是工業自動化相當高端的領域。沒有模糊控制，自動化就不可能在生產線上徹底替代人的作用。

不過作為一個工控方面的專家，以他敏銳的嗅覺，卻能輕而易舉的在侯世達編寫的這個小軟體里，聞到一種「革命」的味道。

視覺識別技術發展出來的模糊控制，絕對是工業生產線上的革命技術。

侯世達剛剛將任務發布出去沒有一個小時，他的任務市場客戶端就收到了一條私信。打開一看，竟然是一個名叫「勇者」的成員發來的一串企鵝號碼。

套上偽裝，數據加密，連接代理伺服器，重新申請了一個新的企鵝號碼，侯世達也算是在自己力所能及的範圍內做好了安全的保護工作。

匿名：你好勇者，對我的任務有興趣？

勇者：我能問一下，你是怎麼實現這種技術的嗎！

侯世達不自覺的「呃」了一聲，搖頭笑了笑，看起來這個勇者倒是有些迫不及待了。想想也是，這是羅漢堂內堂，怎麼可能會有不識貨的人？既然對方識貨，就一定會為這個軟體使用的技術感到震驚。

匿名：對不起，這個問題我恐怕無可奉告。

勇者：呵呵，不好意思，是我提了一個不恰當的問題，抱歉。

勇者看起來失望不小，接下來的談話里就少見開始的激動了。他仔細的詢問了侯世達對任務的要求，包括可能會來自哪些方面的壓力，確定了不會涉及到違法行為。當然，如果是上級部門下文要求撤銷，這也是等同於法律效力的。

不過侯世達特彆強調了，如果是非網路管理部門的要求，希望接受任務的網站能夠頂住壓力。

勇者沉默了一陣，突然轉變了談話的方向，將問題引導到了報酬方面。

勇者：你能支付什麼作為報酬呢？

侯世達想了想，自己手頭這不到十萬塊在羅漢堂內堂成員眼裡大抵和零花錢差不多，就別丟人現眼了。而這邊羅漢堂內堂的通用貨幣有50lb，卻是相當有吸引力。

lb並非是沒有價值的，它能購買論文庫里的專業論文，同樣也能購買內堂成員們的服務。世面上的lb兌軟妹幣的匯率，保持在1lb兌換10000軟妹幣的水平上。

就這還別覺得吃虧，1lb兌換出來的論文如果解決了某人的技術難題，說不定就能創造出十倍百倍的利潤來。說白了，對內堂成員來說，錢是遠遠富裕的，但知識和技術卻是遠遠跟不上供應。

很多項目里如果用10000塊軟妹幣解決了瓶頸難題，順帶提高了自身的技術水平，這是多少普通程序員上杆子求都求不得的好事。

匿名：使用lb怎麼樣？我出30lb。

30lb，這幾乎是一個普通內堂成員大半的身價了。普通論文也許一年能收穫5到10個lb，也只有侯世達模糊邏輯這樣開創性的論文，才會在這樣短的時間裡引發這麼多人的興趣。

勇者用了不斷的時間思考，顯然30lb對他的誘惑不小。

勇者：我有一個提議，如果你能同意的話，我不僅以你的要求幫你完成這個任務，還反過來提供給你10萬塊錢或者10lb。

匿名：哦，請詳細說說。

勇者：我手上有一個項目，需要類似於這個軟體的視覺識別能力。

響鼓不用重鎚，侯世達頓時知道了他的意思。恐怕勇者從一開始抱持的就是這個想法，先是看上了這個軟體的技術，然後才決定接這個任務。

如果自己不同意這個要求的話，就算支付lb作為報酬，也買不來對方的絕對支持吧。想想也是，能夠硬抗中動軟體壓力的企業，又怎麼會在乎這一點小錢呢。

中動軟體本身股價幾個億的市值，沒有同等量級的背景誰敢出手攬事兒。為了區區30個lb冒這樣的風險，這不現實。

侯世達想了想，決定答應下來。神經網路技術關鍵的是得出特徵參數的演算法。而提供給勇者的程序，當然還有這個過濾不健康信息的軟體，本身並不包含演算法本身，而是演算法算出的參數結果。

別人就算拿到程序反向編譯，也只能拿到一堆自己看不懂的程序。就算勉強能用，應用範圍也會極其狹窄，並不用擔心技術外泄或者擴散。

匿名：說說你的項目吧，如果能力所及，我想我們可以交個朋友。

勇者：好，我手裡這是個工業項目，涉及到自動化控制。如果你的視覺識別能對產品狀態進行識別。

……

侯世達深呼出一口氣，這個風險最大、最困難的一步總算是完成了。接下來就是繼續觀察網民對四千萬事件情緒發酵的結果，只要這個話題能夠繼續炒熱，那就到了給與中動軟體致命一擊的時候。

此時此刻，陳輝和他的中動軟體，大概還沉浸在虛幻的勝利之中吧？

ps.果然有人在噴所謂的「送股份了」，我就知道肯定有人會覺得，你主角不把100%的股份握在手裡就是腦殘，是弱智。嗯，想來馬雲、李彥宏、馬化騰等人也都是腦殘、弱智，因為阿里巴巴百度和騰訊的股份，也都不全在他們手裡。創業公司千頭萬緒，人才憑什麼在你這裡，而不是去大公司……算了，真說這些估計挑剔送股份的也不會理解。如果說真覺得連這種程度的現實操作都接受不了，那我確實是沒法伺候您了。這本書的定位，就不是那種把所有錢都摟到手裡的無敵文。作者不敢說書里寫的道理一定對，知識真的有多高大上，但是看過胖周書的讀者都知道，我在書里除了是努力給讀者帶來愉悅，也希望能夠看完書讓讀者有所收穫的作者。我完全可以寫主角是個鐵公雞，把所有的錢都自己賺，所有的權都自己掌。但讀者真要是拿這種內容去跟人侃大山吹牛，結果反而被人現實打臉，對不起我胖周擔不起這個責任。