腦子裡這本《宇航基礎(chǔ)百科》,給到不同的人,產(chǎn)生的效果截然不同。
如果是現(xiàn)在毫無顧忌地往外輸出,也許整個基礎(chǔ)科學(xué)都會往上提高幾個層次。顧鬆雖然看不懂理論,但他知道,那些與行星際宇宙飛船有關(guān)的科技應(yīng)用,水平究竟在哪個層次。新材料、下一代計算機(jī)、強(qiáng)人工智能,甚至聚變推進(jìn)器的圖紙……
但讀檔前政經(jīng)哲的學(xué)歷背景和多年社會閱歷告訴顧鬆,不能這麼幹。
他必須要把核心的東西掌握在可控的範(fàn)圍內(nèi)。
現(xiàn)在面對郭躍,他就需要掌握這個度。
要取得郭躍的支持,甚至借用以郭躍爲(wèi)代表的、現(xiàn)在這個階段可以用得上的科研力量。
顧鬆開口說道:“郭教授是否認(rèn)同,如果要做這件事,首先主要的因素是錢?”
“當(dāng)然!”郭躍點頭,“沒有投入就不會有產(chǎn)出,何況是航天這個投入特別大、直接經(jīng)濟(jì)收益小的領(lǐng)域。”
其實航天技術(shù)所積累的技術(shù),最終都廣泛運(yùn)用到了生活當(dāng)中,產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益非常恐怖。但可惜的是,航天行爲(wèi)本身所帶來的的直接經(jīng)濟(jì)收益確實小,民間認(rèn)爲(wèi)勞民傷財?shù)暮袈暺浯鬅o比。
可要做這件事,沒有海量資金的投入,根本推不動。
當(dāng)年受對手發(fā)射第一顆衛(wèi)星和實現(xiàn)第一個載人航天的刺激,美國是在不到十年的時間裡砸了相當(dāng)於現(xiàn)在2000多億美元的資金進(jìn)去。
而相比較而言,華國的載人航天項目,從立項到第一次實現(xiàn)航天員上天,總花費(fèi)才200億人民幣左右。
根本就不是一個量級啊。
顧鬆說道這一點,郭躍當(dāng)然是無比贊同。
他繼續(xù)說:“我現(xiàn)在做的第一件事是成立了燧石研究院,第一階段的使命就是,拿出在短期內(nèi)能最大化創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)收益的技術(shù)出來。在我的判斷中,是消費(fèi)類的智能硬件,與軟件生態(tài)的結(jié)合體。”
郭躍擺擺手:“商業(yè)上的事情你略講。”
這話說得顧鬆噎住了一下。
得,大佬不關(guān)心錢的事。顧鬆只能說道:“有足夠的資金支撐,我希望通過消費(fèi)類的智能硬件,實現(xiàn)材料、精密製造、芯片、人工智能的技術(shù)積累。有了這些技術(shù)積累,我再引入航天領(lǐng)域的科研力量,燒錢推動航天科技。目標(biāo)就是,降低火箭發(fā)射的成本、提高火箭發(fā)射的效率。”
“航天材料民用化的案例確實很多,反過來走可不是一回事。”
顧鬆點頭:“我知道,我只希望通過這第一個階段,建立相應(yīng)的研發(fā)團(tuán)隊。”
畢竟有了團(tuán)隊才能輸出一些成果不是?不然無中生有怎麼應(yīng)對來自全球的審視?
郭躍關(guān)心的還是軟件工程領(lǐng)域:“人工智能的技術(shù)積累,怎麼個積累法?”
“我說一些自己思考的結(jié)果,郭教授您別笑。”
郭躍擺了擺手,似乎是嫌他囉嗦。
顧鬆斟酌了一下說道:“弱人工智能正在普及,很多專業(yè)領(lǐng)域已經(jīng)通過計算機(jī)、依靠程序?qū)崿F(xiàn)快速運(yùn)算。下一個階段的人工智能,除了更快的計算速度支撐,在邏輯上會聚焦到數(shù)據(jù)的大量採集、數(shù)據(jù)的識別處理、自動化反饋上。數(shù)據(jù)的採集,是傳感器、輸入設(shè)備和數(shù)據(jù)通信的領(lǐng)域;數(shù)據(jù)的識別和處理,應(yīng)該涉及到認(rèn)知科學(xué)、數(shù)學(xué)、計算機(jī)語言;自動化反饋,則取決於我們希望人工智能幫我們做什麼。”
“等等等等,”郭躍忙打斷他,“你說的數(shù)據(jù)識別和處理,你是指計算機(jī)自動去做嗎?”
“當(dāng)然。”
郭躍沉思著,問了一句:“你研究過機(jī)器學(xué)習(xí)?”
顧鬆不敢搭這個話茬,搖頭道:“這個沒有,我只是認(rèn)爲(wèi),人工智能的根基始終是計算行爲(wèi),要計算就要有數(shù)據(jù),要智能就得按需要自動地識別和處理數(shù)據(jù)。”
“確實,編程式的人工智能雖然在有一些領(lǐng)域運(yùn)用得很好,但如果要放到更廣泛的人工智能概念,邏輯有問題。”郭躍喃喃自語,“機(jī)器學(xué)習(xí)……SVM還是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?都有問題啊……”
顧鬆嘗試著說了一句:“現(xiàn)在的理論積累不夠?”
“要說不夠,也確實是不夠。”郭躍遲疑了一下說,“其實我對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這個方向是看好的,但去年剛剛有論文指出來,BP算法下,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單元飽和之後系統(tǒng)會產(chǎn)生梯度擴(kuò)散,adaboost模型和多決策樹倒是很有意思……”
顧鬆抓瞎了,弱弱地說道:“郭教授,您說這些……我也不懂啊……”
郭躍回過神來,笑了一笑說:“叫老師吧,我也是趕著你說的話想起來這些。”
顧鬆打蛇隨棍上:“郭老師,您要是看好這個方向,要不研究一下?”
“研究是在研究……”郭躍失笑道,“嗨,跟你說這些幹嘛。行了,你繼續(xù)說你的思路。”
顧鬆想了想之前說到哪裡了,繼續(xù)道:“總之如果能先在火箭有關(guān)的技術(shù)上做突破,才談得上將來。如果可以更高效地送人、送東西上天,人工智能又能有所突破,那我覺得未來的想象空間和思路就豐富了。”
郭躍笑了笑說:“火箭我不懂,人工智能嘛……講了這麼多年,也沒本質(zhì)上的突破,你這也算是想得美了。至於這個思路,還是很務(wù)實的,先賺錢,專攻火箭。如果人工智能技術(shù)有突破,航天工業(yè)製造和飛行器制導(dǎo)確實會進(jìn)步很多……”
他說完,沉吟了一會道:“說來說去,涉及的學(xué)科還是太多了。林校長說,你想學(xué)點不一樣的通識,我覺得,你還是把相關(guān)的學(xué)科史先了解一下,至少專業(yè)的名詞得懂,知道技術(shù)演變路線。至於說重心,還是放在我本行這邊吧,好好研究一下人工智能。”
顧鬆點點頭,本來也不可能學(xué)通,有一個相關(guān)的學(xué)習(xí)背景就行了。
郭躍繼續(xù)說道:“你選的課,我也看了。既然你自己野心大,那就辛苦點,加上大學(xué)化學(xué)、心理學(xué)概論,虛擬儀器與非電量的測量和控制,雖然原則上來說大二才能修,但你自己提前啃吧,記得把高數(shù)、普通物理這些都預(yù)習(xí)好。”
顧鬆覺得腦仁有點疼。
郭躍看他的樣子覺得好笑,決定繼續(xù)打擊他,開口說道:“你要是就想上天轉(zhuǎn)轉(zhuǎn),多花點錢你上去一趟就行。但要說到遨遊太空、探索奧秘,你的理想有多壯觀,來我跟你好好解說一下。”
接下來,他就仗著自己參與航天項目的經(jīng)驗,一頓說開去。
你看,化學(xué)燃料推進(jìn)的瓶頸在那裡,齊奧爾科夫斯基你不能無視的。
就不說和地球的通信了,真上了天,各種各樣的突發(fā)狀況,都得靠地面來提供技術(shù)支撐。
還有,推進(jìn)器效率這麼差,宇航速度起不來,長期太空航行的生命維持怎麼辦?
……
不要再說啦不要再說啦,我腦子裡的黑科技百科全書已經(jīng)告訴我過了!要不是仗著現(xiàn)在開掛一般的記憶力,又考慮到想能安全掌控住這個事,我是是真的要死!
您當(dāng)我樂意自己去學(xué)這麼多東西嗎?
我要是當(dāng)個老闆,像馬斯克一樣整合各種現(xiàn)有技術(shù),砸點錢也就罷了。關(guān)鍵我得加速啊,我得輸出黑科技啊!
眼下只能硬著頭皮先認(rèn)了。自己選擇的理科學(xué)霸飛天路,哭著也得走下去啊。
辭別了郭躍,顧鬆疲憊地往宿舍走著。
回到屋裡癱倒在牀,白楊看他的樣子大吃一驚:“郭教授怎麼你了?”
顧鬆嘆道:“郭教授對我實施了全方位的精確打擊,讓我充分理解了,在星辰大海面前自己有多渺小。”
劉大慶呵呵一笑:“讓你還給自己加戲!”
顧鬆猛地從牀上跳起來,舉起一根手指向天:“人的夢想是不會終結(jié)的!賊哈哈哈哈哈!”
三個人面面相覷。
這隻怕是個傻子吧?
還是個億萬富豪學(xué)霸傻子!