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徐教授保险箱里的东西全在夏鸣手里,几个保密u盘里的东西他都扫过一眼,其中有一份军事装备发展委员会和国防大学联合下发的需求征集函,给新一代兵棋推演系统的人工智能搭建硬件架构。
还有一份徐教授的草稿,只是一些构想,完全没细节。
商卫东说:“软件我们这边有了,差的是硬件。
现在可以选择的硬件不是性能不行,就是不够可靠,我们要的是完全掌握底层,没有后门的硬件,你懂吧。”
夏鸣点头,作为半个军事宅,他当然懂。
用电脑进行兵棋推演和兵棋推演里引入人工智能,这是两个概念。
不过在某种程度上也有契合,很多军事战略模拟游戏,比如《大黄蜂领队》、《疾速航母》和大名鼎鼎的《太平洋战争》,玩家的对手以及本阵营的上司、同僚、下级,就是人工智能,只是智能非常有限。
在真正的兵棋推演里引入人工智能,最重要的意义是取代推演需要的一般参与者,提高效率,节省成本,并且让复盘变得简单明了。
过去的兵棋推演,为了确保推演结果的靠谱程度,都需要在各个环节引入中低层级的指挥官加入到推演中,这样才能真实反映指挥体系的决策状况。
这不仅让推演花的时间变长,很多关系到关系到核心机密的计划方案也难以保密。
举个很简单的例子,如果要完成一项跨海峡的,涉及海陆空三军,动员兵力可能超过三十万人的常规战争推演,并且确保推演结果百分之八十靠谱。
至少得抽调上千名分布在各个环节的指挥官参与,耗时三个月到半年。
当然只是做个简略推演,就没这么复杂了,但是结果嘛,中低层的决策就靠几个小参谋批量处理,也就是用来看看而已。
如果有人工智能的参与,取代绝大部分中低层决策环节,那么刚才提到的那种规模的推演,可能只需要不到一百人和不到一个月的时间。
至于人工智能是否能胜任兵棋推演的中低层决策环节,以前还不好说,可谷歌的阿尔法狗连续击败李世石和方源两位世界冠军后,不管是国际象棋还是围棋,人类都不再是人工智能的对手。
兵棋推演虽然需要人工智能学习更多专业知识,掌握更多规则,处理更复杂的环境,但在深度学习和神经网络这两个大杀器下,决策能力不敢说胜过天才指挥官,达到甚至超过一般指挥官的水准是没问题的。
商卫东刚才那番话的意思是,用在兵棋推演上的人工智能已经有了,但是缺乏运行它的合适硬件,所以军队应该只是在试用,还不敢拿来做真正的方案。
用ibm或者英特尔处理器的服务器?那怎么可能,谁知道美国佬会安什么后门?就算做完全封闭的局域网络,维护和更新换代怎么办?不可能让别人来,自己来又太麻烦。
而用国内自主研发的硬件,性能上似乎又有问题。
夏鸣想了想,觉得徐教授可能是忽悠了商卫东,千颜的研究方向,跟这个完全就不是一回事。
研究所虽然也是搞人工智能的,但比阿尔法狗那类弱人工智能更前沿,是在给强人工智能打基础。
阿尔法狗这样的弱人工智能,是走图灵机路线,以电脑、光脑或者其他原理的图灵机模拟智能。
徐教授主持的千颜项目,是走仿生路线,先造出一个类似人脑的“机器”
,再去调教它,让它表现出与硬件匹配的智能。
所以,这事夏鸣爱莫能助。
不过面对着商卫东那极有压力的目光,夏鸣觉得,还是不要破坏商卫东跟徐教授的关系为好。
他搜出一些信息,准备看菜下饭:“我记得前几年,中科院的何氏兄弟已经做出来神经元芯片的指令集了啊。”
“你对咱们国内的技术还挺了解的嘛”
,商卫东赞许地点点头,然后又摇头:“为了拿图灵奖,跟ibm合作,什么都给老外看光了。”
他很不屑地道:“结果呢,得利的只是ibm。”
ibm一直在搞神经元芯片的研究,到处搜刮可用的学术成就,何氏兄弟的成果就跳进了那个坑。
当然,也可能是军队这边没要到独占权。
夏鸣忍不住问:“那我们这边,伯父就信得过?研究所还跟国外的公司有关联哦。”
商卫东说:“老徐说过,他构想的硬件就跟零件一样,可以由我们完全掌握,指令集的开发难度也很低,我们自己做都没问题,他的信心很足啊。”
徐教授这个大忽悠……
夏鸣正在腹诽,忽然心中一动,如果把量子计算壳看作硬件的话,设计出针对四进制的神经元芯片来承载,不就搞定了吗?难道徐教授打的是这个主意?
“呃……这方面我没参与,不过徐教授的确提到过这个构想,我回去找找资料”
,夏鸣觉得,这条线得留着。
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