“加权惩罚,这个……”
“直接作用于模型的遗传算法决策……”程旭默默思索着:“理论上应该可行,但在现在的技术条件和水平下,这……”
他摇了摇头,这真的有点难说……
思路受限,程旭开始从另一个角度考虑这个问题。
“言心”的价值评价体系和决策过程出了问题,千寻科技也一定想过各种各样的办法,尝试去解决。
“他们会怎么做呢?”
程旭换了个身份,设身处地的思考着问题:如果“言心”是自己负责的项目,到了现在这个程度,在现实技术的条件下,该怎么去调校它。
升级评估网络;加强外部环境反馈;改善遗传算法;优化行动网络……
林林总总写了十几个可能的方案,但都在现今的技术条件限制下,效果都不会很好,又被程旭给默默的划掉了。
要做加权,不管是奖励还是惩罚,都涉及一个问题,那就是加要怎么加、减要怎么减的问题,标准怎么定?这其中最关键的因素就是价值判定。
如果人工来做判定,那还好说,培养人就行了——人在智慧方面肯定是强过ai的,至少现在以及可见的未来都会是这样。
但庞大的数据量决定,这项工作必然不可能全部是人工标定和处理的,而必须要通过模型和算法。
要更精准的做好价值判定,需要更强大的ai模型来支持,而ai本身的训练又依赖于价值判定体系和外部的反馈——这就是悖论。
“除非,价值评估体系使用‘荷泵’芯片来做价值处理核心处理器!”程旭最后得出这样的结论。
传统半导体的二进制运算逻辑,对于确定值的运算,比如整数、浮点数等很擅长。
发展到今天,超级计算机甚至已经能达到每秒钟运算亿亿次这个级别——这是人脑永远也不可能达到的数字。
但是在处理复杂模型的时候,二进制是处在天然劣势的。
而源自神经元仿生的荷泵芯片体系,对此则正擅长——对于事务的分析、判断和决策,它总能迅速的得到最合适的结果,这是它源自基因的优势。
“切入,狠狠的切入!”
找到了合适的方向,程旭十分满足的笑了,美滋滋的躺在了床上,这一夜睡的格外香甜。
……
程旭是睡得香了,但千寻科技这边却几近炸锅。
距离三月十六日“言心”预计上线的日子越来越近,但既有问题一直都没有得到有效解决。
又是一场技术研讨会连夜召开——这已经是千寻科技智能业务事业群“言心”项目组这个月第八次通宵达旦的讨论技术方案了。
起初的时候,对于这样的研讨会大家都还很积极,激情四溢。集思广益,努力寻找着解决方案。
但折腾到今天,多数人都已经“疲”了。
既然问题不能解决,项目又非要上线,那就上,些许问题,就当看不见不就完了?
于是有人就这样建议:“我认为,这个问题根本无关紧要。一个新兴的东西,总是会有各种各样的问题的。
“就像chatgpt,满口的胡说八道很受诟病,但是不也不影响它火爆全球?些许的阴阳怪气儿并不是什么大问题。
“至于更恶劣的,甚至是有些翻动的回答,概率已经非常小了,而且我们也根据关键词做了屏蔽处理,能解决绝大部分的问题。”