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第105章 全面布局

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离开密西沙加校区的时候,林志凌依然觉得心里堵得有些感慨。

“为什么这些人在多伦多那么好的学术氛围里,却无法发挥出他们最大的价值呢?”

顾诚对此倒是毫不感慨,显然早已没心没肺:“科学是很严谨的东西。如果你得了癌症,科学已经宣判了你的死刑,现在有一种吃了之后有10%概率懵对救命、但是生效机理不明的药,你吃还是不吃?造这种药赚钱的生意你做还是不做?

要想拿图灵奖,这种生意就不能沾,这种研发就不能做。如果只是要钱,要实用,就无所谓。我这辈子从来没想过拥抱科学,我最多只是利用科学。但是如果某个具体问题上科学还没巫术好使,我就用巫术好了。”

史蒂芬.库克是个伟人,但是跟顾诚混的圈子不相交。

所以顾诚只能尊重对方的人品,但是道不同不相为谋,然后尽量从他手下挖走那些三观还没定型、“节操”没那么满满的学者。

只要肯用名换钱,顾诚就有希望挖到。

他在多伦多滞留了两天,好让杰夫.辛顿有更多时间做手下人的思想工作。

一切都很顺利,事情完全向着顾诚预想的方向进展着。面对巨额的研究经费和薪水,乃至未来可能的基础分红,和其他媒体渠道的出名机会,最终战胜了对学术上拿奖拿影响因子的欲-望。

除了杰夫辛顿这个研究“深度学习算法”的流派之外,史蒂芬.库克麾下其他几个技术路线的教授也略有松动,至少被顾诚挖走了两个副教授和一堆博士研究生。

顾诚要的,就是这种效果。“跟着顾诚混,就算上不了核心期刊,照样可以在别的严肃媒体渠道出名,用另一种方式被世人记住”。

第一步总是很艰难的,一旦这种念头在脑子灵活的基础科研能人心中扎根,顾诚的雪球就会越滚越大。

为了完成这一切,顾诚也初步开出去了足足三千万美元的支票,给他新注册的空壳研究所和基金会注资。

这笔钱几乎相当于“传奇”一个季度的毛利,而且目前这个机构还只能设在米国——顾诚试探着问过杰夫.辛顿,“如果让大家去华夏工作,并且加钱,有多少人愿意走”,但结果是愿意跟着他跑的人数至少会降低三分之二。

华夏如今给白人的印象,还是太不透明了,要是再过个五年十年,情况绝对会倒过来。

所以顾诚决定目前还是先在米国设立一个研究机构,以及YY网络科技的子公司,过个两三年等他盘面更大了,再从长计议把核心研发人员挪去华夏。

……

“深度学习算法”是未来人工智能的鼻祖,虽然不是其唯一实现路径,却为人类开启了一条“让机器慢慢根据数据标识自我修正”的思路。

历史上,这一技术最初的应用场景,其实是谷歌的图片搜索引擎,和FAcEbooK的人脸识别技术。

在此之前,谷歌搜索只能搜文字信息,却没法搜图片——

别看百度和谷歌都很早就开放了“百度图片”之类的功能,但是最初的“百度图片”并不是根据图片的内容来决定搜索结果的,而是靠该图片所属的网页链接的文字标题来搜的。

所以09年以前的“百度图片”功能,其实并不是真正“读懂”了图的内容。只不过外行用户只看疗效,所以并没有在这段还算平滑的技术过渡中察觉出什么异常,还以为后来的“百度图片”识图率“自然而然”就提高了。

只有基于深度学习为代表的新一代人工智能真正应用之后,人类才学会了让机器直接读图本身。

不过,这个应用场景虽然很宏大,却跟顾诚的生意没什么关系。那是需要百度李老板和阿狸马风去操心的。李老板将来或许可以做图片搜索,马风则可以做淘宝找同款。顾诚最多在合适的时机提点一下、换取自己的好处,却不会亲自下场。

深度学习型人工智能的第二个应用场景、也就是平行时空FAcEbooK的人脸识别,则是和顾诚眼下的生意非常契合的。

如今,扎克伯格还不是一个胸怀大志的家伙,他只想着在哈佛女生当中扬名立万,被无数人崇拜,混进最顶级的豪门俱乐部。所以十有八九会被顾诚劝诱至麾下。顾诚也不打算另搞FAcEbooK了,而是准备直接在海外运营“YY网”。

考虑到墙的因素,以及墙里墙外的内容差异,到时候国内那部分就把英文的“YY网”倒过来,改叫“人人网”好了。

名字不重要,反正两者最后都会是基于YY的朋友圈类空间产品。

国内腾云那边,马腾如今正在做qq空间,而且腾云的资金链比较紧张。等qq空间误入歧途之后,顾诚再公布自己的开发计划教做人也来得及。

按照这个计划,顾诚估计他回国后全面推进“YY网”和“人人网”的开发计划、四季度十一黄金周前后上线网站,基本上就可以卡住几个关键时间点。

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