被自己大腦鄙視了是種什么體驗(yàn)？
其實(shí)沒(méi)什么，只是腦子里突然涌現(xiàn)出無(wú)數(shù)需要學(xué)習(xí)的科目。
排在最前面的，都是他接觸過(guò)的，比如算法導(dǎo)論、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、大數(shù)據(jù)挖掘這些，等等，為什么他還需要學(xué)習(xí)大型集成電路設(shè)計(jì)？這需要掌握的東西就多了，數(shù)學(xué)方面的復(fù)變函數(shù)還好說(shuō)，但還涉及到量子力學(xué)、數(shù)字電路、高頻電路、信號(hào)與系統(tǒng)、材料化學(xué)、光學(xué)精密工程、微電子加工工藝……
除此之外還有更基礎(chǔ)的EDA軟件設(shè)計(jì)。
擴(kuò)展內(nèi)容還有仿生學(xué)、生物材料學(xué)、生物化學(xué)、神經(jīng)生物學(xué)、遺傳學(xué)……
而此時(shí)，站在尹晨露的視角，只覺(jué)得寧為在說(shuō)出自己的目標(biāo)后，突然就呆住了，愣愣的盯著自己，好在并不尷尬。因?yàn)橐柯赌芸闯鰧帪椴⒉皇潜蛔约旱拿烂菜?，因?yàn)槟茄凵裢耆珱](méi)有聚焦，明顯已經(jīng)魂游天外。
“那個(gè)，寧同學(xué)，寧為！”
“哦！不好意思啊，這邊采訪完了吧？我突然想到點(diǎn)事情，要去趟圖書(shū)館了。再見(jiàn)啊，尹姐?！?p> 說(shuō)完，壓根沒(méi)等尹晨露有反應(yīng)，寧為便站起身，匆匆而去。
愣了半晌，尹晨露突然扭頭沖著攝影師問(wèn)道：“剛才攝像機(jī)關(guān)了嗎？”
攝影師撓了撓頭，然后無(wú)奈的攤了攤手，看來(lái)他手快了。
不過(guò)側(cè)頭時(shí)，眼角余光正好滑過(guò)教室角落上的一個(gè)攝像頭，紅燈亮著，應(yīng)該是開(kāi)著的，于是指了指：“找學(xué)校要監(jiān)控？”
“有的話最好！我覺(jué)得這畫(huà)面很有教育意義！”
……
寧為可不知道他的心血來(lái)潮成了衛(wèi)視臺(tái)主持人覺(jué)得很有教育意義的一幕，他只是下意識(shí)的希望趕到圖書(shū)館，翻一翻相關(guān)的書(shū)籍，深入了解一下為什么人工智能領(lǐng)域需要這么多的知識(shí)才能算入門。
到不是說(shuō)看過(guò)書(shū)后就能想通這些，而是借助看書(shū)時(shí)大腦自動(dòng)構(gòu)架的知識(shí)體系，來(lái)確定自己到底選擇了一個(gè)多么變態(tài)的努力方向。
沒(méi)讓寧為失望，當(dāng)他大概瀏覽了幾本書(shū)后，他大概明白了大腦的意思。
他的大腦認(rèn)為想要實(shí)現(xiàn)真正的人工智能，必須要是硬軟件兩者一同革新，才能可能最終實(shí)現(xiàn)，兩者缺一不可。
所以軟件方面，他需要重新系統(tǒng)的梳理各類算法跟數(shù)學(xué)知識(shí)，比如數(shù)學(xué)方面的線性代數(shù)、概率論、拓?fù)鋵W(xué)、泛函、優(yōu)化論等。
硬件方面他需要去設(shè)計(jì)全新的芯片，而且他的大腦認(rèn)為既然要做自己的方向，現(xiàn)階段的EDA軟件肯定是達(dá)不到要求的，所以他得重新設(shè)計(jì)，寫(xiě)一款設(shè)計(jì)智能芯片專用的EDA軟件出來(lái)。
光是這個(gè)軟件就是個(gè)天坑，主框架、元器件庫(kù)、工程庫(kù)、各種接口、工具……
這還只是純技術(shù)方面需要的東西。
成熟的EDA軟件還需要提供匹配的仿真工具，為設(shè)計(jì)出的芯片提供各種模擬調(diào)試環(huán)境。這就已經(jīng)不是單純的技術(shù)問(wèn)題，更是一個(gè)經(jīng)驗(yàn)領(lǐng)域。
因?yàn)榉抡姝h(huán)境需要大量的數(shù)據(jù)支撐，需要像英特爾、臺(tái)島積電、三星電子等等芯片制造商提供詳實(shí)的數(shù)據(jù)支撐，來(lái)保證提供一個(gè)結(jié)果不會(huì)偏差太多的仿真測(cè)試。
畢竟不可能芯片設(shè)計(jì)出來(lái)就直接拿去流片，要知道流片是很昂貴的，再有錢也禁不起這么造。
有了EDA軟件還只是起步，接下來(lái)是芯片結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。
這一步很難，難就難在要繞過(guò)被人的專利，設(shè)計(jì)出一個(gè)新的智能芯片架構(gòu)。整體架構(gòu)出來(lái)了，還有各個(gè)細(xì)節(jié)部分，比如每塊芯片都要去設(shè)計(jì)引腳定義、規(guī)格、功能，然后用來(lái)豐富自家的元件庫(kù)。
這個(gè)過(guò)程還要給芯片寫(xiě)好底層驅(qū)動(dòng)，各種通訊協(xié)議。
然而這些跟接下來(lái)的難度比起來(lái)都是浮云，因?yàn)殛P(guān)鍵在于芯片不止要設(shè)計(jì)出來(lái)，還要能造出來(lái)。
所以他的大腦還希望他能學(xué)習(xí)精密光學(xué)、材料化學(xué)，微電子加工。
另外，他的大腦還覺(jué)得實(shí)現(xiàn)人工智能還有另外一條路，那就是仿造人類，通過(guò)生物材料設(shè)計(jì)一種跟人腦通訊差不多模式通過(guò)神經(jīng)介質(zhì)來(lái)傳遞存儲(chǔ)信號(hào)的人工智能實(shí)現(xiàn)模式，這又是一個(gè)全新的領(lǐng)域，所以需要各種生物學(xué)知識(shí)跟計(jì)算機(jī)知識(shí)。
至于現(xiàn)階段比較流行的所謂深度學(xué)習(xí)跟神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，他甚至認(rèn)為沒(méi)什么太大的科技含量，其大半功能的實(shí)現(xiàn)，都是通過(guò)不斷的回歸，不斷的修改權(quán)重，最后給出最優(yōu)解。
所以五個(gè)小時(shí)后，從圖書(shū)館走出的寧為整個(gè)人都被震撼到了。
他感覺(jué)自己的大腦肯定是對(duì)自己的想法有什么誤解。
他所說(shuō)的人工智能領(lǐng)域，只是研究其中一個(gè)分支，但他的大腦卻似乎希望他成為一個(gè)全能的超人，從硬件到軟件，從設(shè)計(jì)到生產(chǎn)全部搞定？
這特么怎么可能？
現(xiàn)代工業(yè)是個(gè)分支極細(xì)的專項(xiàng)化工業(yè)體系，以世界最先進(jìn)的阿斯麥光刻機(jī)為例，其部件就包括了美國(guó)Cymer的光源，德國(guó)通快的激光器，德國(guó)蔡司的光學(xué)系統(tǒng)，英國(guó)Edward的真空系統(tǒng)以及德國(guó)的靜電吸盤技術(shù)，等等。
至于擴(kuò)展到整個(gè)半導(dǎo)體領(lǐng)域涉及到的工業(yè)體系有去膠設(shè)備、熱處理設(shè)備、清洗設(shè)備、化學(xué)機(jī)械拋光機(jī)、精密量測(cè)設(shè)備、測(cè)試機(jī)、分選機(jī)、涂膠顯影、探針臺(tái)……
除了這些之外，還有四大核心裝備鍍膜機(jī)、刻蝕機(jī)、離子注入機(jī)跟最重要的光刻機(jī)。
或者他真的可以？
當(dāng)這個(gè)想法剛從腦子里冒出來(lái)，寧為就狠狠的甩了甩腦袋。
所有線全精通？那是瘋子才該有的想法。
到是可以從基礎(chǔ)做起，做到哪步是哪步。
很快寧為便打定了主意，既然想要往這個(gè)方向發(fā)展，那就做出點(diǎn)成果來(lái)，他可以嘗試從最基本的算法跟軟件做起。
當(dāng)然，得是他完成湍流算法這個(gè)項(xiàng)目之后。
好在近期湍流算法項(xiàng)目已經(jīng)不需要他全心趴在這一塊了，每天反饋的數(shù)據(jù)都會(huì)按照他制定的標(biāo)準(zhǔn)上傳到服務(wù)器上，一些代碼細(xì)節(jié)上的調(diào)成，新配的三個(gè)研究員跟余興偉也足以勝任，關(guān)于湍流算法的第一篇正式論文也差不多完成，等到填補(bǔ)并解釋足夠的數(shù)據(jù)樣本之后，就能再次投稿了。
他也的確可以花些時(shí)間重新開(kāi)題了。