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麻依依的整个大二生活,就这样被安排得明明白白:
大二上学期,拿出数科院计算机专业的毕业课题,也就是“分布式编译架构”。
大二下学期,拿下她双修的二专业、心理学“认知神经科学”专业的毕业课题,“人脑学习最高效率训练集比例”。
空下来的时间,把差的那些学分修修满,麻依依就基本上没空闲时间了。
具体有多忙呢,通俗地说就是连啪怕啪的工夫都挤不出来。
幸好顾玩也很忙。
他可不是那种把老婆塞到忙爆炸,自己却清闲的渣男。
学习使他快乐,科研让他开心。
对他而言,写论文,研发东西,就跟学渣打游戏一样,是一种愉悦的放松。
一天不学习,就会跟大力哥一样浑身难受。
科学研究都是环环相扣的,没有前置环节就不会有后续实践。就好像打游戏点科技树不能跳着点。
对于顾玩而言,他给老婆分配的任务,肯定也是紧扣着他自己的主线节奏的。
所以,大二上学期的时候,他自己的主要科研任务,是把一些关于卷积神经网络架构的主要论文,先写出来,以及一些对算法学习效率的探讨性预见。
到了下学期,因为麻依依那边上学期已经把“分布式编译架构”发表出来了,也在实验室里搭建过了。顾玩就可以直接调用,把分布式编译架构进一步推进到“局域网的云算力”,然后靠堆算力,去吧很多之前没法做的卷积神经网络学习实验,给切实落地。
(早期的分布式算力架构技术,跟后来的“云技术”还是有一定差距的,区别就在于早期分布式算力,主要是在局域网里共享算力。
而真正能算“云”的,必须是广域互联网上的共享。历史上,分布式编译大概07年出现,云要到09年左右才完善基本架构,有两年的时间差。)
有了趁手的工具之后,地球上杰夫辛顿花了两年半时间才走完的路,顾玩就有把握一年内搞定。
确保在去大洋国留学之前,就把这个核心成果发表出来。
就算暂时还不被产业界重视,没人注意到其商业应用价值,好歹也可以起到“立帖为证”的效果。将来人工智能真的红了,大家回望历史,也好说“这玩意儿的核心思想,是顾玩在中国的时候就已经搞出来了,不是美国佬的功劳”。
同理,麻依依也是做好了思想准备,打算这一系列论文刚发出来的时候,被人当成哗众取宠的疯子或者沽名钓誉之辈,先喷两年。
将来历史为他们正名之后,再翻出立帖为证打脸好了。
……
这一切,几乎是可以预见的,所以大二下学期过半、麻依依按照顾玩设计的节奏,把那些“认知神经科学”的论文发出来后,果然被大多数注意到这篇文章的业内人士,喷成了哗众取宠。
麻依依那篇文章,好歹还是发在了外国的权威期刊上,那本期刊名叫《认知神经科学》,虽然领域细分很小众,但是在研究脑科学与思维认知的关系方面,还是很权威的,每年平均的sci影响因子也有3到5个点。
不过,这并不妨碍不太看得懂的业内人士,指手画脚。只能怪这个时代学科细分太细了,人人都只能术业有专攻。
跟你稍微跨圈一点点的领域,那些学阀前辈就容易产生一种“这个东西跟我是同一专业的,所以我应该看得懂,如果我觉得匪夷所思,肯定是写的人哗众取宠了”的错觉。
“呵呵,残忍!居然拿婴儿的图像识别锻炼做实验!这根人体实验有什么区别!”
“就算摸清了人类识别力领域的效率规律,就敢说这个‘最高效比例’数据可以用于什么‘卷积神经网络’的机器学习?扯淡吧!从来没听说过世上有什么机器的学习能够类比人脑的学习法则。”
“哗众取宠!以我对目前全世界脑科学前沿的了解,根本没有任何人敢说自己了解了人类大脑在认知识别新事物时,详细原理是如何运作的!充其量只是停留在‘识别活跃脑区’、‘识别认知反应时的脑电波强度、形态’这样的初级状态!这种半吊子认知,就敢写这样的文章了?”
文章出来后几天,麻依依就一度被喷得情绪低落,怀疑人生。
关键时刻,还是老公安慰她:“没事儿,做科学研究,就要有被人怀疑一两年,甚至更久,才被最终证明的强大心脏。爱因斯坦说的引力波,都说了80多年了,不是至今人类还没观测到么,不是还有人在喷引力波不存在么。你有我帮你,支持你,等两三年就能打脸,已经很快了。”
麻依依无奈自嘲:“可我不是爱因斯坦啊,我也没想做爱因斯坦,那是你的定位好吧。再说爱因斯坦刚出道的时候,研究的课题写的论文也都很低调的,那些惊世预言,得是他功成名就之后,才能随便预言的。有了历史记录作保,一个人的预言才会被重视,我觉得我还是缺少一点足够稳妥的成绩做铺垫。”
顾玩:“不少了,‘分布式编译架构’,不就是一个很稳妥的前置刷脸成果么?我刚出道的时候,比你还惨呢。”
麻依依歪着脑袋想了想,情绪也好了一些:“这么一说倒也是,我好像已经算身在福中不知福了。”
知道就好。
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