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正文卷 第784章 计算机学习

(文学度 www.wenxuedu.org)    周不器的个人账户中,有8000万。其中有5000万是爹妈给的,是温知夏生孩子的奖励。

    这次温老师去魔都工作,肯定要自己买房置业。

    已经看好了地段,是石婧琳家里推荐的,在陆家嘴的豪宅区,450平的大平层豪宅,距外滩不远,在城隍庙附近,售价1500万。

    一开始说到买房,周不器下意识的就说汤臣一品啊!

    多有名!

    第一豪宅嘛!

    结果被石婧琳给嘲笑了,说他老土冒。

    汤臣一品的房子售价4000多万,价格最高,可当地顶流富豪,根本就不过去。这是中次级豪宅,唯一的优势就是靠近江边,地段好。主要客群是那些急于贴上豪富标签、进入上流社会的新富,以及娱乐圈明星。

    真正的顶级豪宅,都是低调为不外露的,都是不对外公开宣传的,圈里交流一下,客源就够了。还有更重要的一点,就是不卖给明星,有钱都不行。

    周不器被埋汰了一通,实在无力辩驳。

    跟魔都的富豪家庭比起来,首都这边还真就是一群暴发户、土老帽。

    第二天,周不器给宁雅娴安排了任务,让她帮忙转一张500万的卡。自己则是带着四秘王瑶瑾,一起去见了前微软研究院的院长沈向阳。

    此前,许亮杰、王海洋和贺阳先后出面,又有王建博士做牵线,双方已经谈妥了。

    沈向阳会加盟紫微星。

    M7级,担任首席技术官,并兼任紫微星研究院的第一任院长,负责搭建起研究院的体系和框架。

    这个招聘过程中,周不器甚至都没有出面。

    这让他不太好意思,打算在对方正式入职前,主动过去找他谈一谈,算是表达一个礼贤下士的姿态。

    沈院长的履历,堪称惊人。

    是天才中的天才,许亮杰、王小船、周峰、郭鹏飞等人就算是少年天才了,十几岁就天赋爆表。可是跟沈向阳比起来,还是差了点。

    沈向阳的初中只读了2年,高中读了1年,13岁就考入了南大。20岁就拿到了港大的硕士学位,然后去了卡内基·梅隆大学读博士。

    博士的研究方向,就是人工智能!

    要知道,那可是1996年。

    20年后的人工智能是大热的行业,可是1996年的人工智能,是冷门中的冷门,一切都是从零开始。

    他是人工智能领域开创先河的那一批人,他研究出的很多理论,都是人工智能基础理论。

    还有更重要的一点,他没有变更国籍。

    在微软研究院,他的管理出了大问题,先后被百度和紫微星成建制的挖走了两个研发团队。微软总部很不高兴,想要撤掉他。

    怎么撤?

    是给了他一个更高的职位,微软资深副总裁。而在微软内部,有一个铁律,那就是所有副总裁以上的职位,只能是美国人。

    沈向阳不同意更改国籍,微软甘愿为他破例。

    因为哪怕在美国、在硅谷,沈向阳都是人工智能领域的首席科学家。

    如果没有紫微星,他卸任微软研究院的职务,就要去美国工作了。微软诚意太足,而国内的人工智能还是一片荒漠,一点机会都没有。

    可是紫微星的出现,让他看到了机会!

    到了沈向阳这个层次,工作的目的早就不是赚钱了。他在微软工作十多年,个人获得的股票也积累了几千万美元。

    他要是不想工作,一辈子吃喝玩乐,钱都花不完。

    工作的目的,就是想做一点事,展现个人价值、实现个人抱负。

    在半导体、生物工程、材料科学、基础理论等领域,想要有更高的学术成就,只能去国外。国内在这些领域太落后了,存在着几个代差。留在国内,只能是一个大学生带着一群小学生做实验,做一些教书育人的工作,跟世界科技前沿彻底脱钩。

    可是互联网不一样,分享属性很强。

    在国内做互联网,依旧能够阅读到最顶级的文献材料,掌握到最前沿的技术动向,有很多志同道合的人可以交流观点和想法,依旧可以成为引领整个行业的那个人。

    既能引领整个行业,又能实现个人价值,还能有学术成就,同时还能报效国家……何乐而不为?

    “国内这几年,涌现出了一批人工智能领域的专家,后来我才发现,这些人都是你带出来的。”

    在清华科技园的咖啡厅里,周不器半开玩笑的说。

    沈向阳自谦的摆摆手。

    却没有反对。

    因为这就是事实,国内目前从事该领域的1000多位比较有能力的人中,90%都有过在微软研究院工作的经历,都是沈院长带出来的。

    顿了一下,沈向阳很奇怪的问:“你不是计算机专业的,为什么会对人工智能这么感兴趣?”

    “我知道这是未来。”

    “好答案。”

    沈向阳忍俊不禁。

    周不器缓缓的道:“不知道许亮杰跟你说没说过,紫微星目前有两个内部项目,也属于人工智能的范畴。”

    沈向阳道:“他没跟我谈业务的事。”

    周不器点了点头,“嗯,这算是公司机密。我跟你说说。其中有一个项目,是个性化的内容分发,根本不同的用户信息,来通过信息流的方式分发相应的广告和内容。”

    “朋友网的广告?”

    “对,主要是今日头条,这是我们内部的一个项目,9月份会上线,会有内容的分发。”

    周不器就简单的说了一下今日头条内容分发的理念。

    沈向阳略作思考,沉吟道:“如果是这种模式,简单的个性化分发是不够的,这不够精确。必须要有更复杂的算法支持,这需要使用到深度的计算机学习。”

    “什么说?”

    “嗯……”

    沈向阳有些头疼,他最烦跟外行探讨深度的技术问题,可对方是老板,又不能不解释,想了一下,说道:“这样,你问我5+5等于几。然后我模拟计算机,给你解释一下。如果我说错了,你要给出正确的答案,然后多问几遍。”

    周不器觉得挺有趣,笑道:“行,那我问啦。咳咳,5+5等于多少?”

    沈向阳道:“88。”

    周不器微微一愣,明白了他的意思,帮他改正,“不对,是10。5+5等于多少?”

    沈向阳道:“24。”

    “不对,是10。5+5等于多少?”

    “17。”

    “不对,是10。5+5等于多少?”

    “12。”

    “不对,是10。是5+5等于多少?”

    “10。”

    “对了。5+5等于多少?”

    “10。”

    “5+5等于多少?”

    “10。”

    沈向阳做出了这个解答,然后接结束了这个问题,“这就是机器学习的逻辑。当然不是算术了,而是计算用户对广告或者内容的喜好度。其实针对广告的个性化投放,不能根据广告本身,而是根据内容。朋友网的个性化广告我看了,主要就是根据用户的个人信息,这略显粗糙,准确率也不高。”

    “那应该怎么做?”

    “通过机器学习,把广告和内容捆绑。比如阅读内容A的用户,都喜欢广告A,两者就可以对接了。这个比较简单。更复杂的是内容投放,要结合统计学习和神经网络,通过机器学习,让计算机学习用户的阅读习惯。就像刚才的算术题一样,一开始,错误率比较大,越是学习,错误率就越小,就越贴近正确答案,即用户的阅读习惯。”

    周不器不太服气,透露了点小秘密,“朋友网的个性化广告分发算法,是Facebook做出来的呢!嗯,我们是合作伙伴。”

    “这样啊……”沈向阳笑了笑,“Facebook的技术也不怎么样。”

    “呃……”

    口气真大!

    好吧,这哥们的确够资格讽刺Facebook技术差。

    周不器接着说:“还有一个项目,我们都做了半年了,一点头绪都没有,我们派出了一个很厉害的技术大牛,叫徐铭,他也没办法。他本来是搜索事业群的技术总监,不过项目没进展,接下来就把他调进研究院,你来带吧。”

    “什么项目?”

    “智能搜索,个性化搜索,千人千页。”

    其实就跟个性化内容推荐差不多,不同的是,这次是针对搜索结果的个性化推荐。

    沈向阳脸色就凝重起来,“这可难多了!比那个朋友网的个性化广告,今日头条的个性化内容都难。”

    “是吗?不都是个性化推荐吗?”

    “级别不一样。”

    “嗯?”

    沈向阳解释道:“技术难题往往是两点,一类是复杂度,一类是规模量。比如Photoshop、MATLAB这种工程软件,就是太复杂了,我们国内做不出来。规模量指的是数据多少。一个算法,处理小数据时可能很奏效。可是涉及到大规模数据,算法就失效了。就像手工制作和机械化批量生产一样,没有可比性。”

    周不器点了点头,“嗯,大数据。”

    沈向阳道:“大数据算法是一套,个性化算法是一套,大数据下的个性化算法,又是另外一套。这并不是简单的1+1=2的关系,需要从算法框架方面有更优化的设计。智能搜索这个概念前两年就提过了,可是做不到。”

    现在,全世界连大数据都没搞明白呢,对大数据下的衍生算法,更是想都别想。

    这么一看,还是老沈技术更高、视野更广、认知更清楚啊!

    智能搜索这个项目,是许亮杰、程秉皓、王小船和徐铭共同决定的,觉得这个方向大有可为。可沈向阳却给否了,说做不到。

    嗯,一家公司,肯定是技术最好的人当首席技术官。

    老沈实至名归啊!

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