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第12章 镜子前的狗们（第2页）

别问他是怎么知道这件事的。

不能熟练装机的AI算法工程师是不合格的，孟繁岐从头组装这种事情少说也做过五六次了，拆一半更换组件的事情更是不计其数，自然是轻车熟路。

在他的带领之下，唐璜有样学样，倒也没有落后他什么进度。

“装的不是windows系统吗？”

唐璜还想着运行的同时自己能玩玩游戏呢，没想到孟繁岐直接就没有安装win系统，而是装上了Ubuntu12.04LTS。

“Linux系列的系统要稳定很多，Windows的话到时候要是一些环境之间起了冲突，有什么问题，那就麻烦大了。”

Ubuntu的年份.04LTS系列非常经典好用，甚至有一些公司直到22年还在使用Ubuntu16.04LTS作为环境。

是一个非常稳妥的选择。

“行了，数据和代码我基本上都备份进去了，你有空的时候慢慢从头学吧。

不清楚的地方随时再来找我。”

孟繁岐又配置了许久各种环境和包之后，时间也已经来到了晚上六点多。

由于前世曾一起合作过论文和小型竞赛，自己转向这个方向也受到唐璜影响。

但要说一回来就劝人休学去转这个内容，孟繁岐确实也不知道怎么开这个口。

如今唐璜终究还是自己走上了这条道路，那他自然还是要拉兄弟一把。

况且根据前世经验来看，唐璜虽然在学术和创新等方面没什么天分，但工程实践和参数调优的部分，倒也算是直觉上佳。

如今自己的论文草稿已经逐渐成型了不少篇，囤积了不少实验要跑，许多实验的参数调整和优化，这种苦力活有个人帮忙确实能够轻松不少。

自从了解到孟繁岐如今在做的事情之后，唐璜便跟着恶补了不少对应的知识。

要说有什么地方始终想不明白，那就是AI模型对输入和输出的这一转换过程。

按照付院长的数学理解，深度模型的本质是使用一种非常复杂的高维函数，对某一具体的任务或者规律进行近似的表达。

而模型训练的过程，就是根据各个变量的函数输出值，逐渐求解该函数的过程。

“所以说人类的某些任务需求又或者说规律，其实是很复杂的函数，远比一些简洁的物理定理要难。

只是猫与狗，人类就已经难以总结出一些说得清的必正确的法则。

即便说得清，如果我继续扩大问题到猫科，犬科。

或者继续扩大问题，到我们这一次的一千类分类，人还能说得清，根据一千多万张图片总结出准确的规律吗？”

唐璜想来想去，别说让他总结一千个类别如何准确区分的规律，他恐怕都背不全一千个类是哪一千个。

很难想象孟繁岐让他看的AlexNet已经可以在千分类上做到如此高的准确率。

“你知道吗，不管是猫还是狗，它们基本上都无法通过‘镜子测试’。

也就是说，它们无法察觉到镜子里的生物是自己。”

唐璜突然有些感慨，

“我现在感觉，人类无法理解AI总结出的规律的样子，就像是通不过镜子测试的动物。

总想探着头往镜子后面看，但可能根本就没有看对方向。”