一瞬間，江寒的確有個想法：不如試著研製一下圍棋AI？

就像阿法狗那種。

在原本的世界，AlphaGo於2015年一出世，便擊敗了人類棋手中的精英李世石九段，將圍棋AI的水準，從業餘不入流提升到了人類頂尖職業棋手的程度。

之後的兩年裡，隨著版本更新，AlphaGo的戰績更加輝煌。

2016年末至2017年初，AlPhaGo Master在各大網站和職業棋手對戰，取得60連勝的記錄。

2017年5月，AhPhaGo Zero擊敗了當時等級分第一的柯潔。

對於江寒來說，研製這個AI，好處是顯而易見的。

首先，只憑這麼一個程序，就足以征服大半個世界，收割海量震驚點。

其次，不管是參加各種電腦圍棋比賽，還是找人合作，舉辦人機大戰，大約都有可能提升學力等級。

最後，圍棋AI的研製過程，足夠水上十篇八篇的論文，甚至有很大的機會，踏上自然、科學這一類的頂刊。

然而，訓練這種規模的AI，最大的問題是硬件。

沒有接近世界頂尖的超級計算機，只怕很難在幾年內弄出成果。

江寒思索良久，最後終於做出了決定。

等回到松江，就先把超算的事情落實一下！

這樣不管將來訓練圍棋AI，還是搞什麼別的項目，都能事半功倍……

江寒一邊思考，一邊下棋。

但由於心不在焉，始終落在下風。

半個小時後。

江寒一推棋盤，站了起來，笑著說：“蘇爺爺，您棋下得真好，我又輸啦！”

蘇老爺子也站了起來：“今天已經很盡興了，就不多耽誤你的時間了。”

江寒欣然說：“那我先回去了，改天再來陪您下棋。”

“去吧。”

蘇老爺子說著，讓蘇西西扶著，繼續去院子裡溜達。

江寒則馬上回到自己房間，很快打開了筆記本電腦。

正專心致志地收集CARC（青少年機器人競賽）的有關信息，爲明天正式開啓訓練，做一些必要的準備，手機忽然響了起來。

江寒拿起手機一看，是個不認識的電話，看區號是來自海外。

江寒沉吟了一下，接了起來。

對面立刻滴里嘟嚕，飛快地說了起來。

聽聲音是個男士，操著一口不知道地道不地道的英語，也不知道哪個地方的口音。

好在江寒現在已經今非昔比，在聽說讀寫各方面，比幾個月之前多少有點進步，因此勉強還能聽得懂。

雙方很快確認了身份。

對方自稱林登，受ISLVRC組委會的委託，來採訪江寒一些問題。

林登彬彬有禮：“尊敬的江，首先我僅代表比賽組委會，祝賀您在ISLVRC2013比賽中，取得了非常了不起的成績……”

江寒耐心聽完，禮貌地說了聲：“謝謝。”

林登又說：“很榮幸能對您進行採訪，爲了交流上的方便，希望您允許我，與您進行視頻通話。”

“可以。”江寒爽快地答應了，“我的Wechat號碼是……”

掛了電話之後，江寒很快收到了對方的好友申請，於是點了下【接受】。

林登主動發來視頻邀請，江寒接了起來。

林登：“江先生，作爲本次比賽的冠軍程序，您的JiangNet-3可以說創造了一個新的記錄，足足領先第二名3個百分點之多，這真是令人震驚！”

囉嗦了半天，他終於進入正題：“您在JiangNet-3中，到底採用了哪種算法，方便透露下嗎？”

江寒微微一笑：“我把這種技術命名爲深度學習，簡單的說，就是一個具有較多層次的卷積神經網絡。”

林登眼神一亮：“那麼，能否請您詳細地介紹一下CNN，也就是卷積神經網絡呢？”

江寒無可無不可。

反正這些東西，已經寫成了論文，馬上就要問世了，這個時候說出去，也不怕被人抄襲腦洞。

但說實話，CNN技術還是有點複雜的，儘管他已經儘量壓縮，長話短說，仍是足足花了三分鐘，才介紹完大概思路。

林登本人對機器學習，絕不是一無所知的小白，但倉促之間，也只聽懂了不到一半……

等江寒介紹完CNN的原理，林登又說：“接下來的問題，大概是大家都很好奇的。”

頓了頓，問：“您是如何以區區18歲的年齡，做出像深度神經網絡這樣了不起的發明的呢？”

江寒微微一笑：“大概是長期的積累和思考吧，一開始只想到了感應機，後來一點點深入研究下去，就發現還有更多的可能性……”

一頓忽悠之後，又說：“其實我個人覺得，我的這點成就，並不值得大家驚訝。”

頓了頓，一本正經地說：“泡利18歲的時候，就發表了重要論文，21歲就獲得了博士學位，25歲時，提出了泡利不相容原理。”

“還有比爾蓋茨，17歲……”

“陶哲軒，14歲……”

最後總結說：“這些人做出成績的時候，年紀比我現在還小，你說我有什麼可驕傲的呢？”

林登：“……”

姑且不論江寒舉的這幾個例子是否恰當，關鍵是這份氣魄……

接下來，林登又按照計劃，將事先準備好的問題，一一問了出來。

江寒兵來將擋，應對自如。

二十分鐘後，訪談終於結束了。

江寒放下手機，繼續上網，爲下一個比賽做著準備。

另一邊，林登將訪談錄像整理一番之後，很快發佈到了ImageNet官網上。

然後，幾乎一夜之間，CNN技術就在學術界裡，掀起了一場規模不小的風暴。

以前的人工神經網絡，只是一項新技術，前途無量，還有待研究、發展。

但通過這次比賽，深度學習的實用性，已經被JiangNet-3充分地展示了出來。

看完採訪，很多大佬回頭第一件事，就是成立自己的研究小組，訓練各種各樣的人工神經網絡模型，深挖這種技術的潛力。

一時間，機器視覺、語音識別、自然語言處理……

凡是機器學習覆蓋的領域裡，大家都在探索著，將人工神經網絡應用到其中的可能性。

一項新技術，從提出到實用，一般都要經歷幾年的醞釀和發酵，而人工神經網絡卻打破了這種慣例，迅速成爲了最時髦的話題。

從此以後，凡是搞機器學習的人，多少都要懂點人工神經網絡，否則出門在外，都不好意思跟同行打招呼……

訪談之後的第二天，江寒一早就接到了邢宇森的電話。

寒暄完畢，邢宇森說：“小江，DNA結果出來了。”

江寒欣然一笑：“邢哥，麻煩您了……什麼結果？”

邢宇森沉吟了一下：“你自己看吧，我用微信給你發過去。”

江寒忙說：“那謝謝邢哥了。”

“不客氣。”

兩人很快掛了電話。

不多時，江寒收到了電子版DNA檢驗報告單。

江寒先看結論。

【經過比對，您和樣本A之間存在血緣關係的可能性，低於0.001%。】

江寒嘆了口氣。

看來靳家那張照片裡的孩子，並不是自己。

而自己那個帶有“JSH”字母的銀鎖，說不定另有來歷。

甚至可能是個量產貨……

剛想到這裡，江寒忽然心中一動。

等等！

雖然自己和小蚊子之間，基本可以斷定，並不存在任何血緣關係。

可以說，既不同父，也不同母。

然而……自己和靳開顏之間的血緣關係，並沒有徹底排除掉！

不禮貌地說，萬一靳開顏根本就不是小蚊子的親爹呢？

有個小品裡不是演過：媽是親媽，爹……

這樣一來，只比對小蚊子的DNA，根本做不到萬無一失。

所以，最好還是再找個機會，去比對一下靳開顏的DNA……