目录加载中...
无论是众多科技行业大佬、清华北大教授们，还是媒体记者们、普通观众们。
全场所有人都紧盯着耿直，会场里安静极了。
不少人已经拿出手机的摄像机、录音机，打算一字不落地开始记录耿直的每一句颠覆性发言。
与此同时，也有不少人已经在顺着耿直刚刚抛出的思路，在脑海中思索着：
一旦机器真得学会了[理解]，这个世界到底会变成什么样子？
在众人屏息凝神的瞩目中，耿直指尖再次轻触激光笔，将幻灯片切换到下一页。
巨幕页面只有一个大大的加粗白字标题：AI的三次跃迁。
就在众人都以为，耿直这是要讲AI的发展历程时，幻灯片再次翻页。
一个新的标题展示出来：从[识别]到[理解]。
“过去的十年，AI主要在做的事情几乎都停留在[识别]层面，识别图片、识别语音、识别垃圾邮件、识别……”
“微软在图像识别、语音识别甚至视频识别领域都做得非常不错，苹果的Siri很擅长语音识别，谷歌和Facebook则在图片识别领域做得非常棒。当然，像法国施乐研究团队、中科院自动化所模式识别团队的技术也很强。”
“随着大数据和深度学习算法的研究越来越深入，我坚信，不超两年，AI在图像或语音方面的识别率，一定会有突破性的进展。”
耿直这里只做了一番预测，全然没有提及李飞菲的ImageNet大规模视觉识别挑战赛。
话音微顿，耿直的话锋陡然一转：
“但我们明矾科技的[灵灵]，代表的是另一件事——[理解]。”
“[识别]是研究'这是什么？'，但[理解]是研究'这意味着什么？'。[识别]是技术，[理解]是智能。”
“到那时候，AI不再需要你告诉它'这时一只猫咪'，它会自己知道——猫会跳上桌子、会打掉杯子、杯子掉到地上会碎掉。它会理解事物之间的关系，理解因果，理解这个世界的运行逻辑。”
听到这里，台下很多很多观众的眼睛睁得大大的，又惊讶又好奇又怀疑。
台下开始响起小声的议论。
“AI真的能这么厉害吗？”
“这也太强悍了吧？那以后都可以直接培养一个AI女朋友了！”
“这得是多少年之后的事儿呢？不知道有生之年还有没有希望看到。”
……
小声议论还在继续，耿直却轻咳一声，给出了今天的第二个高爆的话题。
“我敢断言，只要全球给予AI足够的重视和发展环境，在2026年之前，AI将能完成从[识别]到[理解]的全面跨越。”
耿直故意给了一个明显延后的时间预测。
但他的此论断一出，依然引起全场哗然，底下立刻议论声四起。
北大教授贾旺嘉看向北大教授、工程院院士高玟：
“高院士，耿总的这个论断，是不是过于超前了些？”
贾旺嘉教授是北大年轻讲师，主要研究方向是情感计算和人机语音交互。
今天是带着她的两个研究生，跟高院士一起来专程参加耿直的这场主题演讲。
高玟则在图像处理、多媒体、计算机视觉、大规模人工智能系统等领域造诣颇深，而且还主持过AVS视频编码系列国家标准的制定工作。
在贾旺嘉问他的时候，他还在思索耿直的预言。
隔了好几秒后，他才反应过来，再次确认了一遍：
“不好意思，小贾，你再重复一下你刚才的问题？”
贾旺嘉微微一笑：
“没事儿，高院士，我是想问，您觉得耿总的这个论断，是不是过于超前了？”
“哦。”高玟微微点头，又微微摇头。
“从我个人的判断来看，耿直的这个断言确实过于激进了。”
高玟说罢，紧跟着又来了个转折：
“但就像[灵灵]出来之前，没有人会认为情感计算能发展这么快一样，耿直的这个论断，也不是百分百不可能。企业很有钱，他们的算力远高于咱们学校，走在前面也正常。”
贾旺嘉闻言，重重点点头：
“高院士分析得很有道理，虽然我专注于情感计算领域，但[灵灵]的诞生，还是颠覆了我的认知。”
另一边。
沈向阳扭头看向旁边的陆奇，悄声问道：
“陆总，你怎么看耿总的这个断言？”
此刻的陆奇早已“识破”耿直的演讲套路，他没有丝毫犹豫，直接回答道：
“至少有九分是噱头，几乎不可能，他大概率是为了拉投资。”
沈向阳闻言，认同地点了点头。
与这些行业顶尖专家们普遍不认同耿直的观点不同，台下的普通观众们，有不少人倒是相信耿直的断言。
这里面就包括刚从浙大毕业一年、正在全职做量化交易者的梁文峰。
梁文峰2007年浙大电子信息工程专业本科毕业，就读浙大信息与通信工程专业开始攻读硕士研究生，主攻的方向是机器视觉。
从2008年开始，还没开始读研二的他便开始将机器学习应用于量化交易。
当初他拿着自己兼职攒的钱，再加上父母给他的相亲基金，总共8万元本金起步，与同学一起组建了团队。
他们开始收集市场行情、金融市场还有宏观经济的数据，探索全自动量化交易的可能性。
这个时候正碰上了全球金融危机，市场的波动剧烈，梁文峰的判断是，用技术和数据或许能在市场中找到突破口。
2009年时，正读研二的梁文峰受邀加入了一家叫魔都艾琪的公司，做人工智能视频与图像技术实习生。
魔都艾琪刚成立不久，是他的浙大校友创办的，公司的位置也在魔都闽行区，距离耿直所在的魔都交大闽行校区非常近。
梁文峰实习期间参与100M CPU手机上的视频编解码技术，并开始用手机GPU高校处理视频编解码。
由于出色的表现，梁文峰入职没太久，就被推荐直接担任新技术部经理，管理着多位算法工程师，月薪给到了1.6万。
也正是在这份工作中，梁文峰开始有意识地思考底层优化思维，一边实习，一边利用业余时间默默为量化投资做准备。
2010年6月，拿到浙大信息与通信工程硕士学位的梁文峰，做出了一个在旁人看来极为反常规的选择：
他拒绝了所有互联网大厂和金融机构的Offer，前往蓉城，在九眼桥租下了一间出租屋，开始做全职独立量化交易者。
此时的梁文峰并未注册公司，只是自己组装了简易服务器集群，整日窝在小屋里迭代对冲策略。他的同学徐琎等人，则跟他远程协同配合。
梁文峰虽然在全力做量化，但他也是一个沉迷摄影、热爱地理的文艺程序员，时不时会在微博发一些风景摄影和自驾记录。
去蓉城后的一段时间，梁文峰的量化策略并没有如他想象的那样顺利，反而进入了一个长期瓶颈，梁文峰的心态也跌入谷底。
这次来帝都参加微软技术大会前，梁文峰刚刚自驾去了西部，独自开车去了阿里无人区数百公里。
从日光城飞帝都之前，他用“程序小王子”的网名，在新蒗微搏发了一条微搏：
“被困无人区一个星期，很幸运我出来了。但我的索亚特没有出来，它永远地留在了漫无边际的高山草原上。”
刚刚听完耿教父的这一番预言，梁文峰受到了极大的触动。
他坚信，耿教父的预言，技术大方向肯定是正确的。
即便耿教父预测的时间夸张了些，即便再晚十年，到2036年AI才实现从[识别]到[理解]的全面跨越，也没关系。
这至少能证明一件事，大数据+深度学习算法是可行的，深度神经网络的研究方向是正确的。
听耿教父一席话，梁文峰悟了，他的信心立马就恢复了。
从这一刻起，他便下定了一个决心：他要屯卡！