第129章 争抢（1 / 2）

第130章 争抢

普通代码程序，人工神经网络算法模型，微意识体模型，人脑。

这是线上的四个点，如果将普通的代码程序的智能化程度设置为0，而人的智能化程度为100的话，那麽，人工神经网络算法大约也就六七的样子，微意识体模型大约在七八十。

当然了，这只是郝成大略的估计，可能不准，但是大趋势是这样总是没错的。

而郝成之前在深夜课堂一直学习的，微意识体的算法设计和训练，就是智能化程度为80的相关知识和内容。

而郝成利用用户对小沙边界的探索，以及对小沙的训练提升比如体会什麽是「辣」，什麽是「漂亮」等非常主观的东西，以及映射人的情感等补充超级符码系统基础库的操作，那就是在微意识体原本七八十的基础上，再继续往上走。

这个难度那是可想而知的，上了十几节课了，郝成确实也学了很多，每一次都觉得自己提升很大，但每当提升的同时，也产生了比提升之前更大的疑惑。

直到现在，对于微意识体，郝成还完全是懵懂的，完全不知其全貌。

看似进步了很多，但从80，涨到81了没有？郝成觉得悬乎的很，大概率是没有的。

所以，从人工神经网络算法的六七，到微意识体的七八十，这中间的一大段微意识体学习起来非常困难，提升起来那更困难，但目标和方向都已经确定了的情况下，从个位数涨到两位数，从七从八涨到二十三十，总没有那麽困难了吧？

而且，郝成有一种强烈的预感：将中间这一段给完全补齐，对于窥探微意识体的全貌以及微意识体后续的提升与训练，都是有大用的！

你不是神明吗？我就用这种方式将你逐层给剖开，部开以后，那就是活生生的算法了。

而郝成第一个想到的就是先弄清楚微意识体的转换是怎麽一回事儿微意识体是无法在现在的硬体设备上运行的，必须经过一定程度的转换，这一点是小沙确定过的。

至于怎麽转换，虽说没有眉目，但郝成找到了一个低端的下位替代一一去研究二进位！

在计算机出现之前，人们惯用的进位是十进位丶十六进位丶六十进位等等，

没有谁习惯用二进位一一数的容量太小了，表示同一个数，二进位就比其他进位，比如十进位要更多的位数。

但计算机这个东西，只有电压高和低两种状态，顶多再加一个中电压，那麽就只能使用二进位，最多三进位，再多就不好区分了，错误率也会更高。

但就是这个二进位，构成了现在计算机乃至AI的所有基础这其中的逻辑门电路以及由其组成的集成电路，而现在所谓的晶片S0C，就是大规模超大规模集成电路。

简单的二进位010101，却能够运行已经具备了强大功能，甚至有一些些智慧能力的传统AI—

这已经不能算作是量变了，而是质变！如果是运行普通的代码程序的话，那还算的上是量变！

那麽，现在的传统算力卡能够运行转换过的微意识体小沙，中间又经历过几次质变？

郝成不知道，但他知道，他要从基础开始学习硬体相关的知识了。

郝成本科专业是网络工程，毕业后一直从事的是软体相关的工作，接触AI稍微多一点点，但也不专业。至于硬体相关的东西，也就大学期间做的单片机实验和入门所学的C语言了。