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第222章 图谱获取方案（第3页）

当然，真正开始投入较大的精力还是在设计与研发扑天鹰期间。

今天更是重中之重。

扑天鹰的首次实战，大量日常很难想到与模拟的行为、情绪、感官变化都将在激战中产生，能极大程度的推动脑电图谱的记录。

脑电交互技术事关三代机体、天遁剑诀系统、还有后续一系列研发计划，林语也不免重视非常。

只可惜，尽管相对而言进展算得上很大，但对于完整的脑电图谱数据而言，未免就有些杯水车薪。

“其实也不是没有办法。”

苗小喵这时却仿佛想到什么，提出了一个主意。

“什么办法？”

林语来了兴趣。

“AI训练，咱们直接训练一个AI，将我的脑电波动与实际输出指令代码作为训练数据，训练AI进行识别判断。”

苗小喵提出了自己的办法：“如果训练出的AI能完成高精度的对照识别，那就意味着它整理出来了最准确的脑电图谱和预处理算法，我们再从AI身上进行提取。”

“好想法！”

林语听罢也眼眸一亮。

哪怕以他的角度来看，苗小喵的这个建议也非常有可行性。

前文已经说过，AI的判断识别本质上其实都是猜谜。

人类和机械从认知上就是截然不同的，人不可能教导AI任何东西，AI本质上是通过算法去猜谜。

例如，让AI分辨一个东西是苹果还是梨子。

人不可能给一个程序解释和表达苹果和梨子的概念，更没办法和教孩童一样去教AI怎么分辨。

所以也就有了训练。

如同一个暴君式的老师，不负责教导，只给出题目和参考答案，让AI自己去做题、然后对照参考答案。

在亿亿万的题海训练里，让它自行摸索与总结出如何判断、准确来说是如何猜得更准的参数和公式。

这种方式得出来的是一个黑盒子，设计它的人都不一定能知道内部的具体情况，而且所形成的也并不是真正的推导答案，而是猜。

就像某些人考试做选择题的口诀——三短一长选最长。

训练出来的，是一套让它猜得更准，尽可能接近正确答案的参数。

但不管如何，就算是猜，它也是无限趋近于正确答案的猜，在足够的训练数据与次数支持下是能达到极高准确率的。

也就是说，将这个AI训练出来，就有了一个彻底掌握意识与机械语言、趋于完美的翻译专家。

在苗小喵身上冒险他不愿意，但对于一个训练出的AI，无论是测试还是拆解自然都是任意施为。

到时候以他掌握的众多学识与工程技术，加上苗小喵与薛思巧的从旁协助，完全能以这个‘翻译专家’为试验品，重新推导设计出真正的脑电图谱与预处理技术。

但是有个问题。

“训练这种程度的AI，需要的算力可不一般。”

林语看向苗小喵。

想要保持真正的准确与高精度，那就对这个AI要求非常高。

想训练出这种程度的AI，需要极其庞大的算力资源和参考数据，供给它去重复的、同步的进行巨量训练。

“所以我现在才提出来。”

苗小喵也点头，与林语对视后又气馁的一顿：“……好吧，其实也是刚好受启发想到。”

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