曆景鑠直言“實不相瞞，資金方麵我不缺，設備也有，我家裡就有電腦。可我缺人手啊，雖說我一直密切關注神經網絡的發展，一心想為這事業出份力，無奈編程能力有限，所以特彆希望能有人幫我處理算法工程方麵的問題。”
“我知道你們團隊研發過不少軟件，我相信你們也能出色地幫我完成研發工作。”
“原來如此！”秦奕嘴角微微上揚，露出一抹笑意，“借人手給你搞研發也不是不行，但理想基金的項目，期望有一個長遠規劃，且產出得相對明確。要是最終證明你這個研究方向達不到理想效果，得有個備用方案才行。”
“這確實是個問題。”曆景鑠也清楚這個研究方向並非十拿九穩，“那秦總，你對這備用方案有何建議呢？”
秦奕緩緩說道“我還真有一些不錯的想法，一部分關乎研究方向，一部分則涉及不同項目成果。”
“就研究方向而言，神經網絡確實極具潛力，值得投入，但目前硬件算力跟不上，限製了它發揮更大作用。”
“即便硬件性能真如摩爾定律所說，價格不變時，集成電路上可容納的晶體管數目每隔1824個月便會增加一倍，性能也隨之提升一倍，可神經網絡要在實際場景中廣泛運用，估計也得二十年之後了。”
“除了神經網絡，機器學習領域還有像決策樹這類不錯的研究方向，它們對算力要求沒那麼高。”
在接下來的90年代到二十世紀初，神經網絡模型會因為結構相對簡單，訓練算法也不夠成熟，容易出現過擬合、梯度消失等問題，這導致其在實際應用中的效果並不理想，整個研究領域再度陷入寒冬。
與此同時，機器學習中的支持向量機、決策樹、隨機森林等算法逐漸嶄露頭角。
這些方法在一些分類和回歸問題上表現出色，理論基礎紮實且具有良好的可解釋性，因而得到廣泛應用，成為人工智能領域的關鍵技術。
即便後來深度學習興起，傳統機器學習算法在某些領域依舊發揮著作用，並且與深度學習等技術相互融合，例如在數據預處理、特征工程等方麵，傳統機器學習方法的價值依舊不可忽視。
所以，秦奕認為當下研究機器學習的其他方向更具價值。
“決策樹？機器學習裡對算力要求不高的研究方向？”曆景鑠思索片刻，“貝葉斯學習算嗎？”
秦奕應道“貝葉斯也算一個。不過這種統計學習方法，在小數據量情況下，也就隻能在一些簡單場景做判斷。要在複雜場景進行有效分析和推斷，大數據量還是更具優勢，而你要能在大數據上麵進行處理，大量的算力也是不可避免的。”
稍作停頓，他接著補充“其實比起學術研究出成果，我更建議你在其他成果方麵發力，比如構建數據集，或者完善的機器學習開發工具。”
“人工智能，先有人工，才有智能。”
“機器學習的智能要有效，前提在於其學習的數據集。”
“如果沒有高質量的數據集，很多時候你算法再精妙學得再好也沒有用，因為你學的東西本身就是錯的。”
數據集是人工智能模型學習的基礎，其質量和規模直接影響模型的準確性。
高質量、大規模的數據集能讓模型學習到更多的特征和規律，從而提高預測和分類的準確性。
例如在圖像識彆領域，如果用於訓練的圖像數據集包含各種不同角度、光照條件、背景的圖片，那麼訓練出的模型就能更好地識彆出各種實際場景中的物體。
而在自然語言處理這邊，若要訓練一個華文語言模型，豐富的華文語料便是關鍵。
前世深度學習興起的早期，由於缺乏高質量、大規模涵蓋各類體裁、主題、語境的華文語料，許多華文模型在處理複雜語義、多樣句式時，表現遠不如英文模型。
當麵對古典詩詞、網絡流行語、專業學術文獻等多元文本時，模型常出現理解偏差，難以準確生成連貫、符合語境的回複。
而在收集並整理了海量包含新聞資訊、文學作品、社交媒體發言、學術論文等多類型的華文語料用於訓練後，模型便能學習到豐富的詞彙搭配、語法結構、語義邏輯。
這極大地提升了其對各類中文文本的理解與生成能力，在諸如文本分類、機器翻譯、智能問答等任務中，準確性大幅提高。
除此之外，豐富多樣性的數據集也能助力模型提煉出更具普適性的模式，過小或單一的數據集，則易使模型陷入過擬合困境。
秦奕接著說道“至於完善的機器學習開發工具，我想編程能力欠佳的你，應該深有體會。”
“一套優秀的機器學習開發工具能大大降低人們進入人工智能領域的門檻，這樣研究人工智能領域的人才能多起來，也隻有研究群體足夠龐大，才更有可能產出卓越成果，當有卓越成果出現之後也有更多的人幫忙查漏補缺。”
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前世pytorch、tenrflo、keras等框架就為開發者了大量預定義函數、類與工具。
構建神經網絡模型時，開發者無需耗費大量精力從頭編寫複雜的神經網絡層、優化算法等代碼，直接調用框架內現成的組件，如各種類型的神經元層、高效的優化器，就能快速搭建模型結構，大大縮短開發周期。
並且開發者在一個項目中定義好的模型結構與訓練流程，在後續相似項目中可方便複用。比如構建一個簡單的圖像分類神經網絡，在完成一個識彆貓狗圖片的項目後，若要進行花卉種類識彆，隻需對部分參數與數據進行調整，就能複用之前的模型框架。
此外機器學習軟件框架普遍支持多種操作係統和硬件設備，開發者可依據自身需求與資源狀況靈活選擇，同時這些框架擁有龐大的開發者社區，彙聚了大量基於不同框架的開源項目。開發者可在社區中分享經驗、代碼、模型，也能借鑒他人成果解決自身問題。
“有道理！你這提議相當不錯，我後續就根據你的建議完善一下。”曆景鑠感慨道，“沒想到秦總你不僅在工程領域造詣頗深，算法相關領域的素養也這麼高！”
“過獎了，隻是略懂一二。”秦奕謙虛回應，“說到擴大研究群體，既然你能如此迅速跟進美國那邊的學術動態，完全可以把獲取到的信息在咱們計算機網絡裡分享出來。我可以讓管理員專門給你開辟一個人工智能板塊！”
“最好能把美國那邊的期刊完整地搬運過來，讓大家都能實時跟進相關進展。”
“啊？”曆景鑠被這提議驚到了，“這樣做合適嗎？感覺有點侵權吧？”
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