第222章137139章:招兵買馬,大闊步前進!共三章)
&nate5上,直接上高瓴版本的siri,而且還是進化版的,難度還是非常高。”
“這個難度,不僅僅是在siri本身,更重要的是,我們公司在siri這個技術上,並沒有太多的技術儲備,無法快速落地。”
“就以比較熟悉的語音識彆和自然語言處理來說。”
“在語音識彆之上,siri技術的核心是語音識彆,即把語音信號轉化為文本。這一過程需要解決許多技術難題,例如噪音乾擾、口音和語速的差異、以及非標準語言表達等。”
“而從自然語言處理的板塊,siri技術需要理解用戶的自然語言輸入,並從中提取出有意義的信息。這需要對人類語言有深入的理解,同時還需要解決一些語義模糊和歧義的問題。”
“在多模態交互方麵,siri技術需要能夠處理和響應來自不同模態的輸入,例如語音、文本、圖像等。這需要解決一些多模態交互的問題,例如如何整合不同模態的信息,以及如何響應用戶的不同輸入方式。”
“這還不包括,任務理解和執行,自主學習和優化,隱私和安全等方麵,這些難點需要解決的技術問題非常複雜,需要進行大量的研究和開發工作。”
“目前,我們的人,隻有10來個,而且還處於磨合初期,要解決這些現實問題,很困難,風險也是很高!”
此刻說話的是高瓴新組建的高瓴人工智能bu的語音識彆和自然語言處理的專家李禮博士。
&nit,做的就是deepearning方麵的研究。
高瓴人工智能bu,雖然隻有十來個人,但是卻是高瓴旗下,除了高瓴芯片bu以外,學曆最高的部門了。
清一色的博士!
&nit,cit,普林斯頓等這些理工科名校。
高懷鈞搞這一個分公司出來,就是這群人太耗錢了,非常容易破壞高瓴內部的薪資結構,乾脆就自立門戶,不讓高瓴科技和高瓴車輛的人有其他想法。
這群人,其年薪中位數達到了25萬美麗元。
這還是ai風口還沒有起飛的2010年,如果到了異時空的2023年,ai的從業者,工資是非常高的。
針對ai領域的應屆畢業生,碩士生約莫能拿到30萬美麗元的年薪,博士生則高達50萬美麗元。
薪資最高是facebook的e6級彆的研究科學家,其年薪達到了百萬美麗元1,175,000美麗元,250k美麗元的基礎工資、750k的股權、50k的績效獎金、125k的簽字費)
而且,薪水行情仍在噌噌上漲。
如此誇張,核心原因,就是在於在異時空2023年的美麗國矽穀,沒有ai概念的原始公司,幾乎很難獲取到第一筆風投資金。
雖然ai等於全部這股風氣在後世有些過了,但是可想而知這個領域的潛力。
不過以這群人為框架,在後續會招募到一些潛力碩士生廉價勞動力),作為工作助手,展開deepearning方麵的研究。
高懷鈞會逐漸地招聘一些在美麗國學習的華國籍,有意願回國工作的名校碩士生到這個美麗國研發分中心去工作,然後再逐漸轉移回華國,實現技術的平移和沉澱。
聽到了李禮博士的話,高懷鈞微微點了點頭。
實際上,在此之前他就已經了解過了siri這個產品研發的難度,但這並不會成為他退縮的理由。
&n7那樣級彆的強ai,而是打算先落地搞出一個簡單的雛形出來,比平果那個稍微好一點點,就達成了目標。
實際上,平果那個,也隻是一個噱頭而已。
他需要以這個落地技術為基準點,在現在ai還沒有成為真正的熱點之前,有意推動ai往自己需要的方向前進,慢慢打造出來一套需要水墨功夫打磨出來的工業化強ai體係!
這個體係建設時間可能需要10年,但是沒關係,方向對了,比任何其他事情都重要。
此刻,另外一個專家開了口。
“李禮博士的觀點,我是讚同的!平果公司搞出siri,他們可不是心血來潮,簡單幾個月就可以輕鬆搞定的。如果這樣搞,即不經濟,也不利於公司的橫向發展!”
“但是,問題是我們這個部門成立的目標,大家夥進入高瓴的目標,隻是搞這個siri嗎?”
“我想提醒大家的是,siri隻是一個階段性的產品,我們的核心,加入高瓴的目的,還是要搞出實用性的ai產品出來!”
“計算機視覺,自然語言處理,輔助智能分析等等,以後我們在高瓴了,可以深度發掘相關領域的內容。”
“科技樹這個概念,我想大家都能理解。”
“既然是樹,那就是從樹根開始的——我們沒必要去盯著最頂上的、樹冠上的東西,先沉進泥裡看一看嘛!”
高懷鈞轉頭看了過去,此人是高懷鈞花了重金聘請的吳恩達(andreng)。
在後世,他就是人工智能領域的一代大佬,在2010年,也已經展露頭角了。
他本科畢業於卡耐基梅隆大學,碩士在麻省理工,博士畢業於伯克利。
如果高懷鈞不介入,在後世2014年,吳恩達將會加入百度,擔任百度公司首席科學家。
他在後世都是屬於人工智能領域top20級彆的大佬,隻是在2010年這個時間點,還名聲不顯。
可以說在70後這個年輕一代中無人能出其右。
聽了他的話,高懷鈞也是點了點頭。
【第138章】
“我認同老大的觀點,要推進我們的人工智能產品研發,那必然需要搞一定階段性成果的終端技術,心急吃不了熱豆腐。”
“不過,這個siri怎麼弄,弄到什麼程度,我這邊碼不準,那應該從哪裡開始呢?”
李禮博士顯然十分敬重吳恩達,緩緩開口說道。
坐在一旁的,在場的唯一一位女博士,周芸聞言抬頭說道,“我們的切入點太多了!”
“如果是按照平果版的siri來操作,我們可以通過定向聲音輸入,功能限製,底層算法更新等方法來進行更改。”
“不過,這一條線目前所擁有的算法,我們啥都沒有,隻能靠老大先確定算法框架,我們才能往裡頭填肉。”
“還有一些,不是投入資源,投入錢就可以解決的,核心問題,就是我們現在人太少了!就十來個人!我們現在需要數量超過我們23倍的科研民工,哦不是,科研助手,來幫我們做一些數據類的繁瑣工作,不然工作無法一一展開!”
“從我的角度來看,自然語言處理絕對是人工智能三大核心方向之中的重要選擇,如果我們能在這個時候提前布局、積累技術,那麼等條件成熟的時候,我們就很有可能突破隻是一個普通siri的限製,真正做出一個超級終端出來!”
周芸所說的,在補充著研發這一款產品,需要準備的東西,而這些東西,很多和高懷鈞的初步想法不謀而合,是他現在急需的,下一步需要怎麼做的問題。
他當然不需要真的把這條產業做全做深。
現在高瓴人工智能bu,核心的作用,就是幫助高瓴科技和高瓴車輛,實現部分的ai強植入,使得這兩個公司,在五年之後,形成相應的賣點。
不然他提供了大量的經費,讓這群大佬走偏了,像穀歌和facebook一樣,成為了這群大佬刷論文的培養皿,這是他不可接受的。
在華國工業基礎不過關的情況下,盲目去發展這些技術不僅賺不到錢,還有可能變成高瓴集團的拖累,形成反效果。
這個部門不要看它小,你給他100個億,它都可以給你花得乾乾淨淨,就像一個無底洞一般。
這最好的方案,就是在幾個關鍵的領域形成突破,並且能形成裂變效應。
聽到周芸說的,高懷鈞的眼睛不由得一亮!
現在的siri,隻是平果的一個實驗品,甚至可以說,他們都不知道這個玩意兒,在後世會變得多麼的炙手可熱。
人工智能,如此火爆的本質是什麼?
兩個超級大國,在這個領域上都傾注了大量的心血,甚至可以說,人工智能和生命科學,工業材料,新能源,一共四個大領域,將會是大國之間較量的核心領域。
在後世,隻有這兩個國家,進入到了最終的pk。
歐羅巴,隻能艱苦地固守他們在機械領域的優勢。
而太陽國更慘,在唯一有優勢的汽車領域,在異時空的後世,被殺得節節敗退。
這種核心賽道的競爭,實際上就是資源的競爭!
高瓴在高懷鈞的信息差優勢後要走上何方?
高懷鈞自己都不知道!
不過,他隱隱約約知道,應該還是在人工智能方向,進行下注!
這樣一來,維持高瓴的發展,實現人工智能賽道上的彎道超車,這個部門就非常關鍵了。
想到此處,高懷鈞不再猶豫,他站起身,開口說道:
“各位,剛才的討論我已經聽完了。”
“剛才周博士說的內容,給了我非常大的啟發。”
“關於第一點,助手問題,我會讓高瓴科技的人力資源部,幫助你們啟動相關人員的招聘工作!”
“而第二點,關於高瓴版的siri的研發工作,我的想法是聚焦於語義識彆!”
“不要想著如何在龐雜的對話中精準分析出哪句話是對siri說的。”
“而是要劃簡!”
“輸入簡單的語義之後,就可以精準的工作!”
“找到一些通用的功能語言,比如幫我撥打媽媽的電話,撥打xx的電話,幫我打開導航地圖,等等,現在太過於複雜的語言,伱們現在也是不能植入進去,就沒有太大的意義。。。。”
高懷鈞簡單地說了一下,自己的想法。
雖然他對於人工智能的研發,尤其是其研發原理,並不太懂。
但是,他對於後世人工智能的發展,還是非常清楚的。
divcass=”ntentadv”剛開始,在場的這群博士,還是有些不以為然,覺得自己的老板,一個普通大學畢業的文科生,怎麼可能了解人工智能?