人工智慧的發展，核心內容其實就是演算法，算力和算據，劉凡想要發展人工智慧，也不可避免的要從這三個方向出發。從內心角度來說，劉凡現在最想發展的是算力，因為與算力直接掛鉤的就是晶片。

一個中興事件，讓無數華夏人知道了晶片的重要性，也讓無數的華夏人期待國產晶片的誕生。那種被西方國家掐住脖子卻無力反抗的感覺讓華夏兒女們極度不爽。當然，也讓噴子們有了充分的發揮空間，那段時間把國家給噴的丫，不知道的還以為噴子都能生產晶片呢。

可是懂行的都知道，晶片是一個產業而不是一個產品。全世界目前沒有一個國家有能力生產100%全自主通用晶片，米國也不可能。而且如果從工業角度計算的話，西方國家在晶片製造產業的涉足比華夏早了近百年。因此動不動就指責華夏人沒本事連個晶片都造不出來的人是多麼的可笑。

這些人在用行動證明，無知給了愚蠢者盡情展現智障的勇氣。

梁靜茹都沒那本事。

劉凡不敢說自己多愛國，但基本的有國才有家的道理還是懂的，基本的國家榮譽感還是有的，所以如果可能的話，他當然希望能生產出屬於華夏人的晶片，給國家提氣。

所以從客觀來說，晶片的製造實在是太複雜了，它涉及50多個行業，100多個國家，不是說懂某一項技術或者有了研發能力就能生產出晶片的，自己不可能直接跟系統要一個產業鏈吧？跟系統要東西是有的對應任務的，劉凡做事情可不想這麼莽。

可就算細化一下，比如直接從系統那搞來一套牛逼的晶片架構設計，但後續光是裝置採購和生產費用，沒有幾十個億做底都打不開局面。更何況就算造出了晶片，是需要一個市場驗證的過程的，這個過程是任何人想急都急不來的，系統能為劉凡提供技術支持，但總不能把人類的時間進度拉快吧。

也許有人會說可以直接拿著晶片架構找國家或者bat投錢啊。

且不說一個晶片架構對應的任務也不太可能簡單，先說說一個大三的學生自主開發了一套西方國家上百名博士聯合才能開發出來的晶片架構，甚至更牛逼，反正劉凡是想不出什麼好的說辭來解釋...直接進解剖室吧。

因此晶片的自主生產必然會是一個長線戰鬥，劉凡雖然著急也只能先忍一波，不過劉凡相信這個忍耐不會太久，而且他也已經有了關於晶片生產的基本計劃。之前也說了，沒有一個國家有能力100%自主晶片，不過作為背靠系統的劉凡，覺得也許可以挑戰一下。

就當是幫噴子們保留顏面吧。

看吧，生產晶片很容易啊。嗯，噴子說啥都是對的。

既然晶片的開發需要延後，那麼劉凡的目光自然落到了演算法和算據上，演算法是人工智慧工作的基礎，說白了，就是人工智慧是怎麼思考問題的完全就是由演算法控制。現在提到演算法，大家比較多聽到的詞可能就是兩個，大腦模擬和深度學習。其實人工智慧演算法是已經經歷過數代進化的。目前最流行也是主要的人工智慧演算法原理就是讓計算機模擬人腦，細化的方法就是模擬神經元的工作原理。

但並不是所有科學家都認可這個演算法，有科學家就認為這本身其實就是一件非常矛盾的事情，這些科學家認為現在大家之所以鍾愛這種演算法，是因為之前的科學家們使用了各種演算法發現根本無法實現人工智慧，所以才想到乾脆讓機器去模擬人腦算了，從某種角度來說，這本身是一種無可奈何之後的選擇。換句話說就是，人類是不可能設計出人工智慧演算法的，那就讓計算機試試吧。

但是計算機能模擬人腦麼？部分科學家就直言不諱的說道，其實是做不到的，因為你讓計算機模擬人腦這個行為本身也是一個演算法，可是人類到現在壓根就還沒搞明白人腦真正的運作原理呢，你那演算法能靠譜麼？但是商人從來不會跟消費者說實話啊，他們要給消費者模擬一個偉大的人工智慧未來，不行也得說行，然後就出現了阿爾法狗，用打敗圍棋世界冠軍的方式讓消費者覺得，哇，人工智慧已經這麼牛逼了。

但其實吧，那還不是因為圍棋是有規則的，計算機的處理速度是遠勝於人類的，你下圍棋，人能想到接下來十步可能的一切走勢很牛逼了吧，計算機能分分鐘給你模擬出接下來一千步的所有可能性。

怎麼玩？

對於科學家之間的爭鬥，以劉凡目前的知識儲備還沒資格評價什麼，但有一點他個人是認同的，那就是你用現在的演算法基礎讓人工智慧試試去做點無規則的事情，比如給阿爾法狗安排個女朋友，不出兩天它的晶片都能炸冒煙了。

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至少現在的人工智慧和我們理想中的人工智慧，真的差距很大。

所以如果只是在現有的演算法基礎上做一定的最佳化，劉凡覺得自己很難引起世人注意而且在商業運用上想不到很好的突破口，但如果直接進化演算法，也會面臨被解剖的風險。

所以留給劉凡當下最合適的突破點，就是算據了，算據也就是大資料，有了大資料，配合演算法之後人工智慧才能進行所謂的深度學習。那麼現在大資料主要面臨哪些問題呢？一個是資料越來越多，隨著網際網路的發展，每天光是聊天記錄就是一個海量資料了，而在這些爆炸式的資料中，垃圾資料也是越來越多。

另外一個就是現在的數據處理工具分析及挖掘能力普遍較差。這就讓劉凡覺得，資料清洗，數據分析，資料探勘，是一個巨大的商機。從一些商業報告上劉凡瞭解到，現在光是第一步的資料清洗都已經無法滿足現在的現有數據量了，龐大的資料正排隊等待被清洗。

而且現在的數據處理工具很多都開源了程式碼，所以借鑑了別人的程式碼上進行了最佳化並創造了一款更為先進的數據處理工具，這應該是一個天才可以做到的事情。

嗯，有的解釋就行。

有了決定的劉凡也不耽誤，開好鬧鐘蒙上被子趕緊睡覺。這會兒宿舍樓關了，頂樓天台的門也關了，劉凡總不能在宿舍裡祈福，鬼知道會發生什麼，乾脆早點睡覺。

第二天一早5點，還沒等鬧鐘響劉凡就自然醒了，準確的是一晚上都沒怎麼睡。一方面是心裡有事，更重要的是下面三個室友太嗨了。

劉凡起床，三人上床，對他們來說又是白天睡覺晚上遊戲的一天，一個大三學生的日常...

洗漱完，劉凡也沒顧上吃早飯，直接就奔天台去了。以前每次心情不好，劉凡都會和室友們在天台喝酒，本來天台的門是沒人管的，就是因為有一次他們喝大了四個人直接在天台睡了過去，搞得第二天大家一頓好找，後來就害的阿姨每天晚上都要跑一趟來關門。

所以6205宿舍，一直都是阿姨的“重點保護”物件。

六月的清晨天已經十分透亮，劉凡走了一圈確定陽臺沒人後，拿出手機開啟了應用。

點開祈福，出來的是文字和語音兩個選項。

劉凡選了語音，系統的語音識別能力劉凡是絕對相信的。選完語音後，按住一個圓球就可以開始說話。

“本人向系統祈福有關於大資料清洗，大數據分析及大資料探勘相關的知識，希望能幫助本人開發出一款在數據處理速度，準確性及挖掘能力上都強於當前本星球商業最高技術水平但不過分超前的數據處理工具，大概效能提升在50%-200%之間。”

系統也沒提供任何的範本，劉凡只能儘量的書面化，同時儘量細節化。

比如效能提高範圍，不能太低，因為科技發展和傳統工業發展不同，他是一個指數發展的函式，如果效能提升太低，可能幾個月後就被別人超越，至於不能太高就不用說了，謹防解剖或落地成盒啊。所以劉凡最理想的狀態就是提升100%左右，不要覺得低，對於類似銀行，通訊運營商之類手握海量資料的企業來說，這絕對是質的飛躍。

又比如劉凡提到與商業最高技術水平相比，其實有一個東西也已經不是秘密了，那就是最牛逼的技術一般都是先給軍方用的，所以一些商用的技術水平可能都是軍方用剩下的，劉凡只要能在民用範圍內有競爭力就行了。

劉凡祈福完大概也就一秒鐘，手機螢幕上便顯示：任務匹配中。

然後正打算忐忑的等待呢，任務就出來了，效率的一逼：

祈福匹配任務《數學是一切的爸爸》：在本學期的期末考試中，《機率學》，《離散數學》及《復變函式》三科平均分達到90分以上。

任務獎勵：《大數據處理深度運用》及隨機評分獎勵

備註：有得必有失，若任務失敗，系統凍結一年。

短短的三行字，看的劉凡心絞痛。

這種痛，只有資訊與計算科學專業以及應用數學專業的勇士們能懂。

大一的時候，劉凡看到網上鋪天蓋地都是高數難，高數掛科的段子，結果他發現自己身為理學院學數學的專業，卻沒有《高等數學》這門課程。

後來教《數學分析》的張老師告訴大家，以前國家覺得大學生得學數學，就讓數學專業的老師們定一門數學課程讓他們學，於是老師們考慮到大學生也不容易，就選出了最簡單《高等數學》作為大學通用數學教材。

後來教《微分方程》的李老師告訴大家，《高等數學》這門課在理學院的地位基本等同於國足在體壇的地位，所以理學院不可能教《高等數學》，丟不起那個人。

劉凡連續兩年都勉強拿到了個國家三等獎學金，但他每學期的平均分都只有70分左右。班裡連續兩年拿到一等獎學金的超級學霸章凱祥，平均分倒是有95，但是全班第二的平均分基本能有85就不錯了。

只有資訊與計算科學和應用數學的學子們才真正體驗過被數學支配的恐懼。

所以系統釋出的這個任務看似簡單，真的是看似...

更讓劉凡心灰意冷的是，距離期末考試只有不到一個月的時間了...