上去美妙的技术奇点，我们真的能做到？”
作为少有的，罕见的，接受过专业训练的学术型官僚，杰克·鲁伊纳的问题非常的一针见血。
其实这个锅还是得给。
为了拿补助、拿项目，把国防部都给忽悠瘸了。
以他提到的乔治敦实验室为例。
阿美莉卡想要实现俄语和英语的快速翻译，想靠着计算机实现这一点。
然后说我能做到，在1954年的时候，也是1月，1月7号，在纽约的总部把国防部官员们和各界记者们请到现场来做展示。
通过一台701计算机，将61句俄语短句自动翻译成了英语，在当时引起了很大的轰动。
新闻上报道有限，但在军方内部形成了实际上的影响，那就是给乔治敦实验室提供了非常多的研究经费。
但每次问就是进展很好，实际效果却非常一般。
和乔治敦联合研发的这个机器翻译，一直停留在一个很粗糙的水平。
一直到三年后，新成立的自动语言处理咨询委员会发现乔治敦项目远不及预期，整个项目经费被砍到只剩下一点点。
不过现在军方对乔治敦他们的耐心也在急剧减少，直接就体现在杰克·鲁伊纳对的不友好上面。
林燃解释道：“我们用已有的数学工具可以构建一个理论框架，来证明人工智能带来的技术奇点在理论上是可以实现的。
我们将技术水平定义成随着时间t增长的函数.”
林燃把未来技术奇点的数学模型拿出来，说完后接着说道：“我觉得这只是论证了从数学的角度出发，这是有可能的。
刚才鲁伊纳主任提到了和乔治敦联合做的机器翻译项目。
他们进展缓慢，这是因为他们都是废物。
他们的重点放在规则层面，实际上以现有技术完全能够实现比十年前好要好得多的效果。
只需要两个月，我远程指导他们两个月时间，他们的效果就会有翻天覆地的变化。”
林燃话音落下后，台下坐着的 沃森直接说道：“会尽全力配合教授。”
坐在林燃边上的国防部长麦克纳马拉说：“我很期待，教授亲自指导后的翻译机。”
林燃接着说：“人工智能的构成由机器、算法和学习内容这三者共同构成。
机器的计算能力决定了它的智能程度。
制造的大型计算机，计算能力的提升，让它能够解决更复杂的问题。
算法则能决定它能发挥多大的威力。
最后的学习内容，则决定了它的智慧程度。
人工智能，它一定和人类似。
人的智慧程度取决于他接受的教育，他的智商和他的经验决定的。
智商对应的是算法，包括逻辑推理、问题解决、记忆和语言理解等先天或遗传决定的能力。
教育是人类通过系统性学习获得的知识、技能和思维方式，它类似于人工智能中机器的能力，机器的计算能力为智能的实现提供支持。
经验则就是数据了。
在乔治敦这个项目中，他们用的机器是701，算法是一个纯规则的算法，而语料则是一些俄语和英语对照的句子。
从 701提高到最新的机器，增加语料的丰富程度，对算法进行优化，它体现的效果自然会好得多。”
和国防部但凡是知道乔治敦项目的，都会对林燃提出的技术奇点概念，表示质疑。
因为他们觉得这不现实。
而林燃要做的就是直面这种质疑。
既然做好了要把老美预算烧进人工智能这个无底洞，林燃早就做好了充足准备。
就怕你不提乔治敦项目。
还好台下有捧哏。
林燃要的效果就是让在座的人都意识到，人工智能在他的主导下，是完全有可能实现的。
“教授，我赞同你的观点。
人类大脑有10的11次方个神经元，当机器的晶体管数量达到这个量级之后，我们是完全有可能让机器实现和人类一样的思考能力。
只是我也会有疑问，大脑的神经元它处理的信号包括了模拟信号和离散信号，可晶体管也好电子管也好，都只能处理0或者1的电子信号，它是一个离散的电子信号。”马文·明斯基说。
哪怕是人工智能专家，在当下也会怀疑，机器真的能达到和人一样的水平吗。
“晶体管也能处理连续的模拟信号。
而且从701到7090只花了八年时间，就把运算能力从2000次每秒进化到了10万次每秒。
我们不一定要做到和人类一模一样的大脑，它会慢慢成为人的工具，这也是一种技术奇点。
只是这种技术奇点没有真正意义上的技术奇点影响那么大。
从只能用于数学计算，到可以用来进行机器翻译，再到现在的可以在国际象棋领域下赢人类棋
本章未完，请翻下一页继续阅读.........