听完闻院士的情况介绍，常乐跟着刘朝阳来到另外一栋楼，计算机研究所。
一路上，见到很多年轻的新面孔，都是国人。
刘朝阳介绍：“这几年，院里进了很多年轻人，有从事基础研究，也有开展应用研究。”
“应用研究这几年小成果很多，但是基础研究进展不快。”
常乐说：“这个可以理解。如果基础研究都能像应用研究那样，如雨后春笋一样冒出来，那人类早就飞出太阳系了。”
刘朝阳感叹：“是啊，我这辈子是看不到了。”
常乐摇头：“不要灰心，说不定哪天就突然爆发革命性成果，吓你一大跳。”
刘朝阳大笑：“希望如此。”
“老板，我们现在去见的是一个有趣的团队，全部都是20多岁的年轻人，他们的想法很有趣，也算是紧跟时代吧。”
“哦？”
两人走进计算机研究所，来到一间大型的研究室，名字叫深度学习研究室。
在研究室内，见到了八个年轻人，和一台装着密密麻麻显卡的怪物电脑。
风格和图吧的DIY产品类似。
“李飞，你们都过来。”刘朝阳把年轻人叫过来，然后介绍。
原来这八个人都是清大计算机科学与技术系的硕士研究生，去年刚刚毕业。
他们毕业后，主动来平头哥研究院应聘。
刘朝阳对他们的研究项目很感兴趣，就把他们签下。
这八个人，领头人叫李飞，和斯坦福那个女大神相差一个字。
后者举办了2012年的Imagenet大赛，轰动行业。
李飞从Imagenet大赛中看到了今后自己的事业路，召集另外七个志同道合的同学，组建了一个团队，主攻深度学习。
这个团队虽然只有八个人，但比太浩湖辛顿团队多了五个人。
后者的皮包公司2012年成立，没有产品，只有几篇公开论文。
成立一个月后，被谷歌以4400万美元的竞拍价买下，揭开了深度学习的大幕。
B度也参与了竞拍，止步4000万。
不是B度不能竞拍。而是辛顿终止了竞拍，决定加入谷歌。
李飞团队的做法很主流。
就是在太浩湖辛顿团队卷积神经网络基础上，进一步提升改进，不断给算法喂图片数据，发现错误再优化，如此循环。
“老板、刘院士，目前算法准确率不尽如人意，只有90%。”李飞说。
2012年Imagenet大赛冠军团队的算法准确率是97.3%。
“准确率不高和算力有关吗？”常乐问。
“不完全是算力，算法也有不少缺陷，例如……”李飞摇头，敲了几下键盘：
屏幕上显示一个大肉包，但是算法给出的答案不太正经：breast。
算法似乎很自信，还拉出一系列大小不同、起伏不定、尺寸不一关于breast的图片，以证明两者之间是同一个东西。
但是人脑就能轻易分辨，两者不是同一个东西。
虽然在某些功用方面有趋同点，都可以咬，或者舔。
“这些乱七八糟的图片从哪冒出来的？”常乐好奇。
“鹅厂数据库，他们向我们开放了社交APP的权限，所以经常会看到各种稀奇古怪的照片。”李飞说。
“我和鹅厂对接，鹅厂对我们这个项目很感兴趣，准备派出团队共同参与。另外，他们认为李飞团队的算力太可怜，准备注资堆CPU和GPU，提高算力。”刘朝阳介绍。
“他们想简单了，堆算力并不能解决问题。谷歌猫堆了上万张CPU，然后正确率只有75%，而Alex团队只用了两张GTX580显卡，正确率超过97%。”李飞摇头说：
“现在还没有到堆算力的时候，当然算力高，对算法优化有帮助。”
GPU与CPU比较，有更强的并行计算能力，“硅谷刀王”的皮衣刀客，老黄可以骄傲了。
而，深度学习就是模拟人类大脑。
通过合适算法，不断喂数据，提高识别准确度。
譬如，给一张“懂王”半张脑袋的发型图，1岁小孩看可能会认为是大便。
给成人看，一看即知“懂王”。
和把包子认成breast，是一个道理——见少了。
“嗯。算法重要，算力也很重要，可以同时进行。”常乐点头，看向刘朝阳：
“刘院士，我记得有一个团队叫OPENAI，去接触了没？”
“接触了，但是被拒绝了，他们对飘洋过海兴趣不大。”刘朝阳遗憾说道。
当前，全球AI胜地就是北美。
“拒绝就算了。”常乐对李飞说：“算法问题可以慢慢优化，人员力量和硬件设施必须加强。”
“好的，老板。”李飞点头。
“刘院士，李飞团队的经费预算可以进一步提高。深度学习领域是一条长征路，谁能走到最后是未知数，暂时领先不代表最后领先。暂时落后或许更有优势，很多错误路线不用我们去试错。”常乐对刘朝阳说。
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