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第65章 人类的大脑的功率才20W(第2页)

眼下刷计算机分支经验成了齐凡上计算机专业课的唯一动力。因为计算机专业课实在太无聊了,都是些前人已经玩得滚瓜烂熟的东西。即便有更新,也不过就是一些锦上添花的小改动。

更坑爹的是,高校中不会有最前沿的计算机技术,因为IT行业发展太快,而高校和市场是脱节的。至少在华国是这样的。

齐凡其实不仅是对数据库不感兴趣,他对除了AI以外的IT行业内容都不感兴趣。因为那些内容都是陈旧的东西,纵然有创新也不过就是技法上的创新。其应用场景已经锁死了,不会再有半朵新兴的浪花。

就拿数据库来说好了。

纵然现在有人发明了一个超牛的数据库,能将数据查询速度提升到碾压其它数据库的地步。这确实能带来极大的经济效益,可是也仅止于此了。

因为数据库的应用场景就在那里。它就是拿来保存数据的,玩出了花来也不过就是个数据的容器。

铁棒玩出了花来也还是根铁棒,成不了定海神针。

但AI就不同了。

人类的大脑的功率才20W左右。而GTX680的最高功耗接近200W。

在识别一个数字或者字母这件事情上,人类的大脑只需那么一瞬就完成了。但是XCNN呢?

它需要先建模,然后标注数据,然后跑训练。

即便模型和数据样本没出半点差错,训练跑个单周期一万次就成功,那也要14个小时才能跑完。

相比于人脑的一瞬间完成,GTX680要在接近满负荷200W的状态下,狂奔近14个小时。

();()  这其中的差距有多大。

人正常行走跨一步的距离大概是70到100厘米。而蚂蚁的平均爬行速度,大概是每秒2.7厘米。

也就是说,如果取折中,人的一步按85厘米来计算。那蚂蚁爬过人的一步也不过就是30多秒。

14个小时足够一只蚂蚁爬出1360米。

如果要用人和蚂蚁的速度来类比人脑和GTX680的表面差距,那人的一步得跨出1360米。等比例计算的话,如果人的平均身高是1.7米。那为了能一步跨出1360米,人的身高得达到2700多米。

这个高度差不多能够到喜马拉雅山的三分之一。

这就是在GTX680加持下的XCNN神经网络,在识别数字和英文这一件小事上的表面差距。

数字是平淡的,但数据背后所代表的意义却是波澜壮阔的。

如此巨大的差距,怎能不勾动撩拨起齐凡的兴趣和神经。

况且,这种差距只是表面的差距。

人脑识别数字和英文几乎是不会出错的,但是XCNN如今还有5%的错误率。

更况且,识别数字和英文对人脑来说太简单了。

如果换成是识别图片呢。比如谷哥正在花重金做的一件事--让程序识别猫和狗。

对于这种事,人脑还是能在一瞬间完成。而XCNN呢?想都别想。

齐凡目前为止还没想到如何让XCNN去识别猫狗,连如何让它识别中文,都还在摸索阶段。

什么是差距,这就是差距。

差距最能引起人挑战的兴趣。

齐凡隐隐觉得,或许眼下所谓的神经网络,并非是人脑的运行方式。

人脑的神经元有8000个触点,而XCNN的每个神经节点顶多就是4个触点。这4个触点还分2个输入和2个输出,严格来说其实是2对触点。

他都不敢想象8000个触点是什么概念。

因为神经节点之间的链接是错综复杂的麻花状,每增加一个触点所增加的复杂度是非线性的。

其数学复杂度对应的是X的N次方。X是神经节点的数量,N是每个神经节点触点的数量。

那么哪怕这个X的取值是2,N每增加1,就是对原先复杂度的翻倍。而X的取值绝对不可能是2,因为XCNN的神经节点数量已经过万。

要是按现在XCNN的运行原理,用这种原理去复刻一个人脑,岂不是把整个地球的电量拿来供给都不够。

所以,齐凡才会怀疑,XCNN的神经网络工作原理并非是人脑的运行方式。

但是呢,眼下他没得选。XCNN是离AI最近的一条路。

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