年齡並不是衡量能力的絕對因素，況且你連同齡人都比不上！————小兵語錄
延恩·勒昆，facebook的人工智能研究負(fù)責(zé)人，他是計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的先驅(qū)，並且他也是紐約大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)中心的創(chuàng)始人。
扎克伯格沒想到康宇連自己合作伙伴的牆角也毫不猶豫的挖，並且勒昆教授看了那封郵件後也毫不猶豫的從facebook辭職來到星空科技。目測扎克伯格現(xiàn)在以及哭暈在廁所。
在場的還有德米斯·哈薩比斯，Deepind的聯(lián)合創(chuàng)始人，等等一批人工智能的領(lǐng)軍人物，可以說這間會議室裡的人佔(zhàn)據(jù)了人工智能開發(fā)領(lǐng)域的半壁江山。
如果，這個會議室裡的教授們離開地球，那麼世界的人工智能研究起碼倒退20年，由此可見這些人的在人工智能領(lǐng)域上能耐可見一斑！
“雅典娜，去和客人打個招呼吧！”，康宇看到人已經(jīng)來齊了，就在隔壁房間對雅典娜下命令。
“歡迎大家，我是雅典娜，各位下午好！”，雅典娜出現(xiàn)在會議室的大屏幕上，並“禮貌”的給各位打了招呼，現(xiàn)在的她是一個10歲小女孩的形象。
“這個應(yīng)該是星空科技的玩笑吧，就算他們理論方面是很超前，但畢竟人工智能的研製還是……”，勒昆教授第一個看向屏幕先說道。
“沒錯，這估計(jì)是星空科技的一個見面禮吧。肯定是預(yù)先設(shè)置好的程序吧，不過這樣可滿足不了我們這羣老頭子的好奇心，快把下半部分拿出來吧！我們已經(jīng)等不及了。”，約書亞教授也對大屏幕笑著說道，。
“沒錯，看到上半部分我忽然有了幾個新的新的想法，下半部分肯定能驗(yàn)證我的猜想。”，德米斯教授也附和道，他們都以爲(wèi)雅典娜只是一段設(shè)計(jì)好的一段程序。
“德米斯教授，你的想法一般都不靠譜，你這樣是研究不出人工智能的。”，雅典娜可能是繼承了康宇的吐槽能力，在會議室吐了一個小槽。
雅典娜的這句吐槽會議室一片寂靜，裡面的數(shù)十位教授們慢慢坐直身子，有的人還以爲(wèi)自己聽錯了，德米斯教授扶扶眼鏡看向大屏幕上的雅典娜。
“你知道我是誰麼？”，德米斯教授扶正眼鏡框?qū)ρ诺淠日f道。
“當(dāng)然知道，你是德米斯·哈薩比斯教授，DeepMind的創(chuàng)始人，谷歌收購它也花了不小代價呢。還有，我覺的你的詩寫的真不怎麼樣，你還是好好研究人工智能領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)比較好！”雅典娜說完還向德米斯作了一個鬼臉。
“如此精準(zhǔn)的識別？”，德米斯驚呼。
“我呢，你認(rèn)識我麼？”，一個教授迫不及待的問雅典娜，“當(dāng)然認(rèn)識，你是大名鼎鼎的吳恩達(dá)教授”。
平時對人對己嚴(yán)肅的教授和專家們現(xiàn)在就像一個個孩子一樣向雅典娜提問各種問題，“你對科學(xué)的理解是什麼？”“你對人工智能的看法是什麼”。雅典娜有的認(rèn)真回答，有的吐幾句槽。
這羣年齡加起來幾百歲的科學(xué)家們現(xiàn)在高興的像一個個找到玩具的孩子。
“這已經(jīng)超出對話機(jī)器人的範(fàn)疇了！這可能是……不！這就是智能AI！”，約書亞興奮的喊道。在場的都是人工智能研發(fā)第一線的研究人員，沒有人比他們更清楚雅典娜實(shí)時完成剛纔對話的難度。
首先雅典娜識別自然語言的準(zhǔn)確度都已經(jīng)超過現(xiàn)有水平起碼20年的研究。
“各位教授，我們星空科技的這份見面禮怎麼樣，合不合你們的口味?”，康宇看時機(jī)已到，從門外推門進(jìn)來。“我是星空科技的董事長康宇，也是雅典娜的研發(fā)者！”。
衆(zhòng)人的視線從雅典娜身上轉(zhuǎn)移到了康宇的身上，都看著剛剛進(jìn)門來的康宇，氣宇軒昂，身穿一身精幹的西服，年齡也不過二十幾歲。
但是，康宇卻說他已經(jīng)研發(fā)出了人工智能，衆(zhòng)人對此也是深信不疑，畢竟康宇都已經(jīng)成功研發(fā)出了雅典娜，還有什麼理由來欺騙他們這些還在研發(fā)路上的人呢？
只是，衆(zhòng)人對康宇的年齡還是難以相信，因爲(wèi)康宇實(shí)在是太年輕了，但雅典娜的成功只能讓他們感嘆江山代有才人出。
“康教授，我有一些關(guān)於人工智能領(lǐng)域的問題，是否能請你解答一下。”，他們對康宇已經(jīng)加上了教授的尊稱。
“沒錯，關(guān)於人工智能我有幾個設(shè)想，不知道您不能聽一聽。”，其他人圍上來說道。
康宇此時已經(jīng)被一羣求學(xué)心切的老教授們圍成一團(tuán)，如果哪位記者能有幸拍到這一幕，估計(jì)他立刻就會被提拔成編輯主管，但星空科技現(xiàn)在的安保做得很好，這一情況自然不可能發(fā)生。
“康教授，請問雅典娜對自然語言的準(zhǔn)確度問題是怎麼解決的？”
“還有，雅典娜的模式識別或者說她的圖像識別是怎麼解決的？”
“……”
康宇從容不迫的一個個回答他們的問題，得到回答的人就會推出退到一邊思考康宇的話，有的人可能思考出了什麼，激動的拍桌子、拍大腿。有的人陷入了沉思對外界毫不在意。
對這些科學(xué)家來說，錢和地位他們都不缺，他們現(xiàn)在剩下的只有一顆對真理的求知之心，這間會議室的科學(xué)家如果對外開價年薪1億美元，不知有多少國家和研究機(jī)構(gòu)會趨之若鶩。
朝聞道夕死可矣，他們做出這樣失態(tài)的表現(xiàn)也就可以理解，畢竟康宇給他們講述的是50年後纔可能會研究出的結(jié)論！
很多現(xiàn)代人會覺得人工智能離我們很近，似乎觸手可得，但事實(shí)卻並非如此。
康宇在構(gòu)建雅典娜基本框架的時候時有亞特蘭蒂斯的資料對照下但都失敗了幾十次，更何況康宇的腦域還是由亞特蘭蒂斯技術(shù)優(yōu)化過的。
其中讓康宇最頭疼的是雅典娜的模式識別，如圖象理解，比如場景是一張圖裡有桌子、茶、雕像，還有語音播放，人類的視覺以及聽覺能很好地識別它們。
機(jī)器的模式識別能力目前在簡單的東西上已做得不錯，如指紋識別、印刷體識別、手寫體識別以及汽車入庫車牌識別都做得不錯。
但是，在複雜的情況下機(jī)器還做不到，仍有侷限性，例如車牌識別僅限於車停在恰當(dāng)?shù)奈恢谩?
如過，把它換成大馬路等其他場景，識別就不好了，所以現(xiàn)在的模式識別做得好的事情屈指可數(shù)。