第162章 晴雨模擬器
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樓秉誠看上去二十七八歲，長著一張國字臉，濃眉大眼相貌敦厚，鼻梁上架著一副窄邊眼鏡。
“你好，林先生。”他微笑著和林寒握手。
“你好，樓博士。”
兩人落座，樓秉誠便說道：“在此之前，董磊已經和我說過一些你和你公司的事情。他說他很佩服你，認為你的氣象計劃一定可以做好。”
他停頓了一下：“我的主要研究方向，是機器學習和大數據，和氣象服務的計算機應用確實十分契合，而且也獨立寫過一些相關東西……”
機器學習是一門多領域交叉學科，專門研究計算機如何模擬人類的“學習”這一高度智能行為。
機器學習屬於現代人工智能領域的最核心內容，前不久火遍全世界的“阿法狗”，就是以它為基本原理的。
“不過據我所知，華夏國內的氣象服務發展十分滯後，並沒有取得什麽像樣的成就。萬象在這方面，有什麽獨特的優勢嗎？”
林寒早有準備：“我們的優勢主要有三點。”
“首先我們有省氣象局的支持，包括一部分技術，以及全部的氣象監測數據。”
樓秉誠遲疑了一下：“恕我直言，一般的氣象監測數據，並不是十分重要的。比如世界氣象組織，就免費開放一部分全球天氣數據。”
林寒笑道：“在各地省內，氣象局的數據還是十分詳細的。況且我們還有第二個優勢，就是我們可以通過某額外渠道，獲得十分詳盡的氣象監測數據。”
樓秉誠一怔：“額外的渠道？有多詳細？”
林寒斟酌著說：“具體是什麽渠道，我不便透露。不過在漢東省內，我們可以獲得比鄉鎮行政區劃圖更加詳盡的氣象圖。”
樓秉誠大為震動：“這麽詳細！”
林寒補充道：“當然，在短期內比如一個季度之內，我們最多只能獲得幾十幅這樣詳細的氣象圖，用來作為超精確氣象數據，提高預測準確率。”
這樣詳細的氣象圖，當然只能由他借助軟件，在省氣象局提供的氣象圖上面進一步細化了。
比如說，青林縣氣象監測站給出的當地氣溫是25.0℃，同時在他的中級氣象權限感知中，某些區域的氣溫和青林縣氣象監測站的氣溫一毛一樣。
那麽他就可以將這些區域的氣溫，同步標為25.0℃，操作過程類似畫圖軟件中的“填塗”。
如此一來，就相當於額外多了成千上萬個氣象監測站，數據的詳細度必然大大提升。
甚至如果他願意，氣象圖就是詳細到每平方米、每平方尺的範圍，也未嘗不可。
但這個過程需要林寒本人親自完成，每一幅氣象圖，就意味著需要成千上萬次的填塗，一次1s的話，中途完全不打小差，一幅圖也需要至少一兩個小時的時間。
考慮到各種原因，一天能出兩幅這種超詳細的氣象圖就算非常不錯了。
短期內提供一些還行，倘若是長期穩定供應，就算林寒身體是鐵打的，也早晚得被掏空。
但他心裏清楚，這種超詳細的氣象圖，用不了太多，就可以讓相關軟件的預測準確率大幅度提高。
詳細精確的數據對於機器學習而言，就好比是經驗值一樣，可以讓它們迅速成長、成熟。
事實上，從圖靈制造的第一臺計算機，到馮諾依曼在曼哈頓計劃中制造的結構成熟的“埃尼阿克”計算機，再到第一臺個人電腦的問世，直至今天，關於人工智能的討論就從來沒有平息過。
幾十年前人們就認為，電腦馬上就要全面擊敗人腦了。但時至今日，在某些覆雜智力領域，電腦依然無法和人腦匹敵。
畢竟人腦是從地球上第一個生命，經過幾十億年的進化演變發展出來的，而電腦的誕生連一百年都不到，畢竟圖樣……
不過近些年來，人工智能的熱度迅速上升，以至於到“阿法狗”這樣的紅遍全球，紅到發紫。
根本原因在於，今天人類掌握的數據，遠遠超過幾十年前，特別是互聯網誕生以後，全球的數據總量呈現出爆炸性的增長趨勢。
目前為止，全球數據的總儲存量已經達到25ZB，大約相當於25萬億GB。
正是在“大數據”的催化之下，人工智能才變得愈發炙手可熱。
樓秉誠扶了一下窄邊眼鏡：“如果真有這樣詳細的氣象數據，那麽它確實是一個十分突出的優勢。”
林寒繼續說道：“另外還有第三個優勢，我們將向IBM公司購買一臺大型計算機，用於相關的模擬運算。”
“大型計算機？這可是一筆不菲的投入。”
林寒說道：“一臺大型機還是必要的，以後還會更多。”
樓秉誠思考了一會，隨即說：“萬象的優勢確實十分突出，坦白說……我很心動。”
林寒笑了笑：“樓博士，我聽說你此前寫過一個很出色的晴雨模擬器，能和我說說嗎？”
樓秉誠點頭：“那個是我初中時萌發的念頭……”
初中……
林寒這才想起來，這位樓博士在高中時候就收到了谷歌公司的聘書，不過被他以“學習重要”給直接推辭掉了。
樓秉誠繼續說道：“最開始的代碼是我在初中畢業的暑假時寫的，那些代碼很粗糙，也談不上機器學習，只能說是有些簡單的對應關系。”
“高中的時候，我自學完成了幾門匯編語言，並接觸了機器學習的一些內容。”
“高二的時候在微軟公司有過一段時間的實習，從Alex·Kipman博士那了解了一些計算圖形學，高三看了Jeff·Dean院士的關於分布式系統的論文，對我啟發很大……”
林寒狂汗，他上高中那會連Dean是誰都不知道呢，人家都直接談笑風生上了。
看別人在自己的專業領域裝逼，這種感覺一點都不好。
“那個……樓博士，你就說一下晴雨模擬器現在的情況吧。”
樓秉誠一怔，隨即笑著取出筆記本電腦：“我稍微給你演示一下吧。”
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“你好，林先生。”他微笑著和林寒握手。
“你好，樓博士。”
兩人落座，樓秉誠便說道：“在此之前，董磊已經和我說過一些你和你公司的事情。他說他很佩服你，認為你的氣象計劃一定可以做好。”
他停頓了一下：“我的主要研究方向，是機器學習和大數據，和氣象服務的計算機應用確實十分契合，而且也獨立寫過一些相關東西……”
機器學習是一門多領域交叉學科，專門研究計算機如何模擬人類的“學習”這一高度智能行為。
機器學習屬於現代人工智能領域的最核心內容，前不久火遍全世界的“阿法狗”，就是以它為基本原理的。
“不過據我所知，華夏國內的氣象服務發展十分滯後，並沒有取得什麽像樣的成就。萬象在這方面，有什麽獨特的優勢嗎？”
林寒早有準備：“我們的優勢主要有三點。”
“首先我們有省氣象局的支持，包括一部分技術，以及全部的氣象監測數據。”
樓秉誠遲疑了一下：“恕我直言，一般的氣象監測數據，並不是十分重要的。比如世界氣象組織，就免費開放一部分全球天氣數據。”
林寒笑道：“在各地省內，氣象局的數據還是十分詳細的。況且我們還有第二個優勢，就是我們可以通過某額外渠道，獲得十分詳盡的氣象監測數據。”
樓秉誠一怔：“額外的渠道？有多詳細？”
林寒斟酌著說：“具體是什麽渠道，我不便透露。不過在漢東省內，我們可以獲得比鄉鎮行政區劃圖更加詳盡的氣象圖。”
樓秉誠大為震動：“這麽詳細！”
林寒補充道：“當然，在短期內比如一個季度之內，我們最多只能獲得幾十幅這樣詳細的氣象圖，用來作為超精確氣象數據，提高預測準確率。”
這樣詳細的氣象圖，當然只能由他借助軟件，在省氣象局提供的氣象圖上面進一步細化了。
比如說，青林縣氣象監測站給出的當地氣溫是25.0℃，同時在他的中級氣象權限感知中，某些區域的氣溫和青林縣氣象監測站的氣溫一毛一樣。
那麽他就可以將這些區域的氣溫，同步標為25.0℃，操作過程類似畫圖軟件中的“填塗”。
如此一來，就相當於額外多了成千上萬個氣象監測站，數據的詳細度必然大大提升。
甚至如果他願意，氣象圖就是詳細到每平方米、每平方尺的範圍，也未嘗不可。
但這個過程需要林寒本人親自完成，每一幅氣象圖，就意味著需要成千上萬次的填塗，一次1s的話，中途完全不打小差，一幅圖也需要至少一兩個小時的時間。
考慮到各種原因，一天能出兩幅這種超詳細的氣象圖就算非常不錯了。
短期內提供一些還行，倘若是長期穩定供應，就算林寒身體是鐵打的，也早晚得被掏空。
但他心裏清楚，這種超詳細的氣象圖，用不了太多，就可以讓相關軟件的預測準確率大幅度提高。
詳細精確的數據對於機器學習而言，就好比是經驗值一樣，可以讓它們迅速成長、成熟。
事實上，從圖靈制造的第一臺計算機，到馮諾依曼在曼哈頓計劃中制造的結構成熟的“埃尼阿克”計算機，再到第一臺個人電腦的問世，直至今天，關於人工智能的討論就從來沒有平息過。
幾十年前人們就認為，電腦馬上就要全面擊敗人腦了。但時至今日，在某些覆雜智力領域，電腦依然無法和人腦匹敵。
畢竟人腦是從地球上第一個生命，經過幾十億年的進化演變發展出來的，而電腦的誕生連一百年都不到，畢竟圖樣……
不過近些年來，人工智能的熱度迅速上升，以至於到“阿法狗”這樣的紅遍全球，紅到發紫。
根本原因在於，今天人類掌握的數據，遠遠超過幾十年前，特別是互聯網誕生以後，全球的數據總量呈現出爆炸性的增長趨勢。
目前為止，全球數據的總儲存量已經達到25ZB，大約相當於25萬億GB。
正是在“大數據”的催化之下，人工智能才變得愈發炙手可熱。
樓秉誠扶了一下窄邊眼鏡：“如果真有這樣詳細的氣象數據，那麽它確實是一個十分突出的優勢。”
林寒繼續說道：“另外還有第三個優勢，我們將向IBM公司購買一臺大型計算機，用於相關的模擬運算。”
“大型計算機？這可是一筆不菲的投入。”
林寒說道：“一臺大型機還是必要的，以後還會更多。”
樓秉誠思考了一會，隨即說：“萬象的優勢確實十分突出，坦白說……我很心動。”
林寒笑了笑：“樓博士，我聽說你此前寫過一個很出色的晴雨模擬器，能和我說說嗎？”
樓秉誠點頭：“那個是我初中時萌發的念頭……”
初中……
林寒這才想起來，這位樓博士在高中時候就收到了谷歌公司的聘書，不過被他以“學習重要”給直接推辭掉了。
樓秉誠繼續說道：“最開始的代碼是我在初中畢業的暑假時寫的，那些代碼很粗糙，也談不上機器學習，只能說是有些簡單的對應關系。”
“高中的時候，我自學完成了幾門匯編語言，並接觸了機器學習的一些內容。”
“高二的時候在微軟公司有過一段時間的實習，從Alex·Kipman博士那了解了一些計算圖形學，高三看了Jeff·Dean院士的關於分布式系統的論文，對我啟發很大……”
林寒狂汗，他上高中那會連Dean是誰都不知道呢，人家都直接談笑風生上了。
看別人在自己的專業領域裝逼，這種感覺一點都不好。
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