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35,算法更新升级

    白色幕布上播放着长发虚拟教师正在讲课的模样。

    说话的声音,语气,以及虚拟形象都和那位长发英语教师很像。

    这让三位教师感觉很新奇。

    在看完后,他们讨论着。

    “感觉就是动画片中的我,好有趣哦。”

    “讲课方式和内容,甚至发音都在模仿你。”

    “可这样和在教室听课没什么区别啊?”

    江夜明微笑回答:“这只是课程的第一部分,将书本中的知识用你们的方式传授给学生,可以加深教学记忆,但软件本身不止这些功能。”

    接下来,就是展示互动式辅助教育功能了。

    人机英语交流,完全是自由的交谈模式,在趣味性的同时让学生有探知欲望。

    口语练习,软件会根据要求以标准化口语朗诵,然后让学生们跟读。

    还有单词默写,保证学生掌握足够的词汇量。

    这些功能在未来很普通,但在2000年却是绝对惊艳。

    说实话,要不是江夜明担心影响太大,主动降低人机交互的智能性,这款软件的效果还能更好。

    在看完所有功能演示后,就连三位英语教师也觉得不错。

    长发女教师更是追着询问:“小江啊,软件什么时候销售,我女儿今天高二,她用这个学英语绝对效果好。”

    “外观设计还没做好,等上市了我通知你。”

    江夜明笑着送走了三位英语教师,现在自己这边基本都搞定了,以目前的词汇数据库足以满足高中生的需求,已经可以上市销售。

    他在公司里交待下,便离开前往系里的研究室。

    .........

    系计算机研究室,也是挂牌的计算机博士生站,是王教授的常驻工作地点。

    那里有价格昂贵的设备,是系里计算机性能最好的地方。

    平日里,也就他和两名研究生在里面,做一些计算机应用方面的科研工作。

    江夜明来到研究室外面,敲门:“王教授,在吗?”

    门开了,是跟着王教授的一名研究生:“教授有事出去了。江总,你找他干嘛?”

    “是这样的,我们公司已经开发完程序主体,数据也处理完,就过来看看你们这边的外壳程序做的怎样?”江夜明礼貌询问,说是外壳程序,实际上懂行的人都知道,其实完全可以不要这个环节。

    “这么快!半个月不到你们就做完了?”研究生一脸不可思议,随即拿出小灵通拨打电话:“老师,开创软件的江总来了,他说他们已经完成软件开发工作,问我们的外壳做的怎样?”

    挂断电话,研究生微笑回应:“我已经给他打电话了,一会就会回来。”

    过了会,王教授回来,热情邀请江夜明进入机房。

    干净整洁的机房里,一排崭新的设备,两个研究生聚精会神看着屏幕。

    正在编写程序。

    江夜明看了眼,是商用软件,也不知道是不是在接私活。

    他默不作声跟着王教授进入里间的办公室。

    “小江啊,你的能力真的很强啊。有没有考虑考研?要是你同意,我可以将你从自考生转成统招生,以你的能力考研轻轻松松。”王教授笑眯眯说道。

    自考生转统招生,可不是容易的事,相当于有了正式文凭。

    江夜明却直接拒绝了。

    “谢了王教授,我没兴趣。”

    文凭对他来说并没有什么用处,甚至于钱财都不是最吸引他的,自始至终,他只想不断扩大软件用户数量,从而获得更多分布式节点,好用大量的算力和数据来培养出人工智能。

    他的回答,让王教授有点失望,“年轻人志向远大也好,但文凭也很重要啊。算了不说这个,你以后会知道的。小江,你的软件发布能不能延后一周?”

    最后一句,才是王教授的重点,江夜明诧异问道:“为什么?”

    “我这周要去参加沪市的it业交流会,我们共同开发的这款软件正好可以在交流会上展示。”

    原来是这样,江夜明并不在意软件著作权被这位分了一半,倒是觉得王教授的想法是个好事,这样有更多人知道软件,以后的推广就轻松许多。

    在他同意后,王教授顿时露出笑容,一番寒暄后主动送江夜明离开。

    .......

    王教授带着名为‘锐芽’的高中英语互动式教育辅导软件去了沪市。

    公司各项情况正常。

    江夜明的重心再度放在了人工智能的培育上。

    按照脑中知识分类。

    初级人工智能阶段,主要是人工智能的基础能力的完善。主要包括机器学习、深度学习、自然语言处理等基础算法。

    这些基础功能,经过三个月时间,已经逐渐完善。

    但光有这些还不能进阶到中级人工智能。

    这里面,还需要完善数据清洗、特征提取等基本数据处理能力。

    数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误,也是数据纠错的最后一道程序,包括检查数据一致性,处理无效值和缺失值等。

    只有这一功能的完善,才能做到删除重复信息、纠正存在的错误,并提供数据一致性。

    而数据特征提取,则是数据预处理中的一种重要方法,用于从原始数据中提取有意义的特征,以便后续的机器学习算法中,能够更好地利用这些特征进行预测和分类。

    现在的初级人工智能应用的算法,在数据清洗和数据特征提取方面有很多问题。

    随着时间累积,分布式节点网络因此,已经开始变得臃肿起来。

    江夜明需要重新修正设计算法,将大量的无用数据清除掉。

    同时完善数据特征提取功能,也会相应提高智能算法的效率。

    花了整整两天时间,进行了大量算法更新,江夜明终于完成了算法升级工作。

    这些加载了新算法人工智能分布式算力网络开始自动清理,相应的,所有分布式节点设备端运行效率也因此有所提高。

    现在初级人工智能已经接近完善,只需要继续积累数据学习,就能进入中级人工智能。

    那时候,基于神经网络、卷积神经网络的新算法将会替代原有算法,人工智能将会作为虚拟智能助手为江夜明进行辅助工作了。