第1966章 機器人與人類的界限正在模糊(1 / 2)

這需要多大的計算量啊!蘇啟東不由的驚歎道。

吳浩聽到他的話後笑著回答:“所以這就需要效能強大的AI運算系統和計算機了,在這方面,我們動用了自己的超級光子計算機。”

聽到吳浩的話,眾人再次不淡定了,不少人臉上都露出了羨慕嫉妒的表情。果然,這真的是壕無人性啊。一家科技公司居然擁有自己的超算,而且還是全世界算力排行榜上非常靠前的存在,這讓他們這些搞了大半輩子科研的人無疑羨慕嫉妒的流出了口水。

要知道,曾幾何時,我們國內超算算力緊張,為了優先滿足經濟和國防建設需要,他們只能是靠後,並獲得非常可憐的算力資源。

現在當然不比那些年了,超算比較多,算力也算是充足,但還沒到能夠肆無忌憚充分利用的那個階段。

而在這方面,浩宇科技不由的走在了他們前面。人家可以利用這樣效能卓越的超算算力來計算一些複雜的數字運算模型,從而加快研發程序。

這也是為什麼,浩宇科技能夠在這短短這些年裡面,在技術領域取得如此輝煌成績的重要原因。懂得投入,重視投入,充分利用投入,讓浩宇科技從一個幾個人的創業團隊,一躍成為了國際智慧的科技巨頭,它的成功不是沒有原因的。

想到這,眾人也不由的佩服起吳浩的魄力。據說當初也是他力排眾議搞新型光子計算機的,對於當初一家正在發展階段的科技公司來說,投入那麼巨大來發展研製自己的超算,這種魄力,這種遠見是絕大多數人都無法相比的,活該他成功了呢。

關注了一下眾人的反應,見大家沒有再問的了,他隨即接著講道:“其實這套系統中最難的應該是表情管理系統了,相比於肢體運動系統來說,表情管理系統更為龐雜,更為精細。

肢體動作其實很簡單,相對來說更容易模仿生成出來,可是面部表情,尤其是情感表達這方面,卻很難進行學習。因為我們人的表情非常精細,面部一點點小小的變化,都能夠表達出不一樣的內心情緒反應。

甚至同樣的表情,目光不同,表達的意思也既然不同。

所以我們就需要人工智慧系統在數億數十億份面部表情的圖片,影片中進行學習訓練,從而生成一套自主的表情管理系統。

這套表情管理系統必須要足夠的精準,能夠準確的表達各種情緒。

要知道,我們人在交流的時候通常都是頂著對方的臉來看,也沒有什麼人喜歡盯著人家的胸,人家的屁股,或者大腿看吧。”

聽到吳浩的話,眾人都會聲的笑了起來。吳浩所說的這種情況肯定是有的,但是除了一些流氓和社牛症患者外,其他絕大多數人即便是看也是不經意間,或者是經對方同意的特殊時刻,其他時候都會本能的避開,這是最基本的裡面。如果誰真的在大庭廣眾時候盯著異性這幾個部位看的話,非得被當做流氓抓起來不可。

調節一下現場氣氛,吳浩接著介紹起來。

“也正是如此,所以我們能夠非常清楚的注意到對方面部表情的細微變化。所以想要讓我們的機器人足夠的真實,能夠以假亂真,這個面部表情管理是關鍵。

所以我們建立了龐大的面部表情資料庫模型,專門來進行系統性針對性的訓練,到現在為止,我們所學習模擬生成出來的微表情就有上萬個,包括了人類喜,怒,哀,樂,愁,苦,怨,思等等領域所有表情,可以說做到了全覆蓋。

並且,我們還進行了專門的耦合性訓練,針對於環境或者說與之交流物件的言行舉止,來做出適合的相應表情肢體反應。

而這其中又有很大的不同,我們都知道所針對物件的不同,我們的反應表現也就會有很大的不同。比如我們與熟人和陌生人之間的反應就會天差地別

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