第98章 史上最牛實習生?

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    小學弟,科研回來我宣你!!
    滬市,ai研究所大樓。
    下午三點多,正是最困倦的時候,幾名三十出頭的研究員卻拿著一遝資料滿臉愁容。
    “真是奇怪了,這些數據我明明都輸入了幾遍了,每次我都檢查過了,是沒錯的,怎麽每次得出的結果都不一樣。”
    “到底是哪裏出了問題?”
    數據資源管理部門的研究員張偉煩躁地抓著頭發,怎麽也想不明白。
    “估計是數據本身出了問題,人工智能的研發不是那麽容易的,而且之前我們的信息庫被泄露過,到現在都沒有完全恢複。”
    “外國那些頂級黑客團隊,你也是聽說過的,我們的信息是不是被篡改過都不一定。”
    同部門的梁儲勸道,“現在咱們研究所就跟沙漏一樣四處透風,以前的成果算是全報廢了,現在是一切都要從頭開始,沒有馮楊教授,以我們的能力也很難做到力挽狂瀾,還是等劉策教授從京都回來再說吧。”
    “劉策教授說這幾天會從京都來一位新總工接替馮楊教授的工作,到時ai研究項目將會重啟,希望這位新總工是有真材實料的,不然咱們華國的ai項目,算是徹底沒戲了。”
    張偉幽幽歎了口氣,“但願如此吧。”
    其他幾人聞言,也紛紛歎了口氣,頓時感覺前途一片灰暗。
    幾人走到休息區隨意坐了下來,低著頭,興致都不是很高的模樣,甚至心裏還有些煩躁,尤其是看到休息區居然連茶水都沒有,更煩了。
    就在這時,幾人看到一名沒有穿防護服的小青年走了過來。
    ai研究所的研究所在製服上麵要求雖不嚴格,偶爾也有研究所不穿白大褂,但這小青年穿得這麽隨意的,還是第一個。
    尤其是連個工牌都沒有,肯定是最近新來的實習生。
    “你是新來的實習生?”梁儲直接朝小青年說說道,“你來的正好,會客室的茶水沒了,你去接一下。”
    實習生一來沒經驗,二來基礎不牢固,不可能一來就接觸核心項目,隻能做些基礎或者打雜的事情。
    讓實習生做些端茶倒水的活,這是每個公司都會出現的事情,這裏也不例外。
    陸隱有些意外,但還是沒有拒絕,說起來會客室的茶水,也確實是他喝完的。
    而且,他猜測,這幾人應當是還不知道他的身份,他倒想知道,等他們知道自己身份時,會有什麽反應。
    想到這,陸隱不僅裝了茶水,還去茶水間拿了很多小零食。
    幾人看到新來的居然這麽“懂事”,紛紛露出滿意的神情。
    陸隱瞄到幾人放在桌上的資料,沉吟片刻問道。
    “你們是在用ai計算數據嗎?我能看看嗎?”
    幾人嗤了一聲,有些不屑。
    “我說你一個實習生,剛來沒幾天就想參與核心項目了?你就不怕壞了規矩?”
    梁儲瞥了陸隱一眼,有些不滿實習生的越界,但想著這些材料都是錯誤的,也沒揪著不放,直接將資料丟到陸隱懷裏,滿臉煩躁。
    “拿去吧拿去吧!反正都沒用了,你看就看吧,給你長長見識也好。”
    陸隱沒說什麽,拿著資料快速翻閱起來。
    看了大概五六分鍾,他心裏也大概明白問題出在了哪兒。
    “你們是不是在為計算不出正確數據煩惱?其實是你們忽略了一下問題。”
    幾人一愣,挑著眉頭看向陸隱。
    “你一個實習生,你懂人工智能?”
    張偉嗤笑一聲,開始對這個新來的有些不滿了。
    他們都是在研究所待了三年多的老研究員,在來之前,也都是各地的精英,連他們都無法解決的事情,你一個小小實習生看了幾分鍾就能看出來?
    給你漲漲見識就完了,你竟然還當真了?
    陸隱沒有理會張偉的態度,神情嚴肅地點了點頭,“略懂一些。”
    “首先就是這個數據的問題,你們采集的數據並不完整。”
    陸隱指著材料中的幾處數據直接說道,“這些數據並不平衡,而且沒有足夠的事例來支持這些特征和類別,這就導致ai在這些方麵表現得不準確,這稱為數據噪聲和偏差。”
    “其次就是數據集中的噪聲或偏差也會導致ai過度關注這些不準確的樣本,可就會導致錯誤的預測或分類。”
    “最後就是獨立同分布假設,機器學習需要獨立同分布的書,但現實世界的數據往往不滿足這一條件,這就導致模型在實際應用中表現不佳。”
    “你們這份材料,就很典型的踩了這幾個雷。”
    幾人聽後心頭一震,詫異地看著陸隱,好半天做不出反應。
    他們萬萬沒想到,這個新來的,竟然真的懂!
    而且,他說的這些,好像還真是他們一直忽略的。
    根據這份材料,接下來的十幾分鍾,陸隱給幾分講解了ai在計算過程中反複出現錯誤的原因。
    剛才說的隻是其中一點,ai在計算過程中反複出現錯誤的可能性還會涉及計算選擇和計算,以及訓練方法不當,數據的安全和環境因素。
    在部署ai時需要考慮到數據安全和隱私保護等問題,以及ai係統可能無法應對一些突發事件,或不常見的事情,這些都需要人為去幹預錯誤。
    最後,人工智能係統的局限性也跟計算反複出現錯誤有絕對的關係。
    ai再智能也隻是台冰冷的機器,機器缺乏情境感知能力,隻能根據預設規則處理分析,而機器的理解通常基於特定數據和規則,缺乏抽象和推理能力。
    此外還有人為因素和技術的限製,數據集和模型的偏見等,這些都有可能會導致ai計算反複出現錯誤。
    幾人聽得一愣一愣的,硬是被硬控了十幾分鍾,硬是不敢打斷一下。
    聽完陸隱的分析,幾人猶如當頭棒喝,一下就明白了。
    張偉甚至驚得直接站了起來。
    “臥槽!牛啊!這小子竟然懂這麽多專業知識!甚至有很多我都不懂!”
    “你這家夥到底什麽來頭?你該不會就是傳說中史上最牛實習生吧?”
    其他幾人同樣震驚不已,他們一開始並不抱什麽希望,沒想到這實習生說起專業知識來一套一套的,經驗和學識甚至比好多老學者都強!
    簡直恐怖如斯!
    看到陸隱侃侃而談的自信模樣,梁儲心思開始活絡起來。
    “你叫什麽名字?帶你的人是誰?我看你能力不錯,不如你來我們部門吧?”
    “嗯……不如你先給我當助手吧?你剛來我沒辦法給你很高的職位,不過以你的能力,你不用擔心,日後肯定會有大作為!”