楊傑對這位羅素教授的看法也是非常認同的。
“隨著算法跟運算能力的提升，深度學習的速度絕對會超過人類的學習速度，我們現在培養一個行業的專家需要至少幾十年的時間，需要耗費大量的精力跟財力，人工智能通過學習達到專家級別後隻要通過複製就可以出現無數的專家出來，這會徹底地改變現在的教育現狀，也會把人徹底地從繁重的體力勞動解放出來。”楊傑說道。
其實還有一點楊傑還沒有說，那就是人工智能也會徹底地改變戰爭的形態，沒有掌握人工智能的國家在無數的人工智能機器人的殺戮麵前根本沒有反手之力。
不過這樣的事情至少也要到數十年之後了，而且楊傑對於自己國家的人工智能的發展還是持樂觀態度的。
就算是前世記憶中，HX國在半導體產業上被人卡住了脖子，製程工藝上也落後了MI國至少三代，但至少半導體產業還是建立了起來，也是解決了有無的問題，也沒有特別落後，尤其是人工智能方麵，HX國跟MI國也是競爭得很厲害，國內在人工智芯片上反而是在手機終端上發展起來了，這也是得益於arm處理器架構授權的方式，讓國內的公司在移動終端建立起了一個生態圈。
反而MI國這些英特爾和AMD這些巨頭公司在因為長期處於壟斷的地位，對人工智能芯片反而是落後了，英特爾後來推出了人工智能芯片也是沒辦法搭載在自家的處理器上麵，而隻能應用在無人機、智能相機，監視器上麵，等於是放棄了人工智能在PC市場上的應用。
而楊傑重生前，AMD公司還沒有在人工智能芯片上還是空白呢，而IBM跟穀歌雖然在人工智芯片上取得了很大的進展，但是這兩家在技術商業化上卻是沒有打開市場，基本上都是在進行技術儲備。
既然楊傑重生了，他是絕不會放過發展人工智能的戰略路線的。
羅素教授此時也是提到了人工智能平台、算法以及接口這三個方麵的看法。
不愧是這方麵的宗師級人物，他的這些看法是非常精準的。
他認為在在平台層麵，當前大多數人工智能依賴以電子計算機為代表的計算設備加以實現。
傳統計算機的CPU主要麵向通用計算任務設計，雖然也可兼容人工智能所麵對的所有智能任務，但效能相對較低，認為楊傑研發更合適人工智能硬件芯片取代CPU非常正確的。
不過老爺子希望楊傑可以研發出適合於深度學習的通用處理器來。
楊傑知道穀歌之後也是開發出了專門用來適合於自己專屬的TensFlow這種人工智能程序語言的硬件——TPU處理器，而他自己公司也在開發的神經網絡處理器也隻適合於擅長處理視頻、圖像類的海量多媒體數據，但是未來的人工智能將必然需要麵對種類繁多且特點各異的智能任務，需要大量不同的算法，跟CPU和GPU一樣，一款處理器包打天下的情況是不可能的。 本章尚未完結,請點擊下一頁繼續閱讀---->>>