第19章 壞了，他好像真的很懂 (第2/3頁)
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驚的說道。
“看來咱們徐導是真的喜歡實拍啊，連人工智慧都能實際做出來，那穿梭時空總不能實拍吧？”
張朝聞打趣著說道，活躍了一下直播間的氣氛。
“哈哈哈哈那自然是不可能的，不過穿梭時空的話，我們是採用愛因斯坦的蟲洞理論，構建渲染出的時空隧道視效。”
徐諾認真的說道：“畢竟製作頂尖的特效實在是太貴了，我們《終結者》所用到的特效其實不算多，還是以實拍為主。”
徐諾之所以說特效太貴，其實是在為自己公司以後做影視圈的特效生意埋了一個伏筆。
“大量鏡頭實拍，那可真是不容易，而且還是科幻電影，我們來看一下網上的網友們是怎麼說的吧......可以看到很多網友都非常關注你們為了拍這部《終結者》而做的人工智慧哈，也有部分網友發出了質疑，說你們一個影視公司，怎麼可能做得出人工智慧呢？”
張朝聞把一些網友們的質疑，告訴了徐諾。
“其實，人工智慧做起來也沒有那麼難，簡單的來說，數學與計算機程式設計技術是人工智慧的基礎，現階段我們應用在人工智慧領域的AI，通常都是以卷積神經網路演算法為主進行的深度學習。”
徐諾開始以專業的角度，來告訴那些質疑的人，自己到底懂不懂什麼是人工智慧。
“看起來徐導對於人工智慧相關的知識很瞭解啊？”
張朝聞越發感興趣的問道：“可以跟我們講講這個卷積神經網路和深度學習嗎？”
“沒問題。”
徐諾微一點頭，表示這下專業對口了屬於是。
於是便給張朝聞和直播間的觀眾們簡單的科普了一下：“卷積神經網路演算法其實就是模仿人的視知覺，我們用卷積層的功能對輸入資料進行特徵提取。
在卷積層的內部包含著多個卷積核，而組成卷積核的每個元素都對應一個權重係數和一個偏差量，這就類似於一個前饋神經網路的神經元了。
這樣一來卷積層內的每個神經元都與前一層中位置接近的區域內多個神經元相連，區域的大小取決於卷積核的大小，這就是一種“感受野”，可以類比為咱們人類的視覺皮層細胞的感受野。
卷積核在工作時，會有規律地掃過輸入特徵，因此在感受野內對輸入特徵可以做一個矩陣元素乘法求和併疊加偏差量——
因此我們可以列出一個線性卷積公式：y（n）=x（n）*h（n）=∞∑k=-∞x（k）h（n-k）。
當卷積核是大小f=1，步長S0=1，且不包含填充的單位卷積核時，卷積層內的交叉相關計算等價於矩陣乘法，並由此在卷積層間構建了一個全連線網路......”
徐諾一本正經科普的樣子，像極了大學裡在專注上課的教授。
而張朝聞人都已經傻了。
他就這麼怔怔的愣在那裡。
心想徐導你要不要看看你都在講些什麼？
影視TOP直播間裡，網友們也都徹底傻眼了，彈幕“？？？？？”已經刷屏。
“作為一名人工智慧專業的學生，聽徐導講卷積神經網路，彷彿回到了大學課堂。”
“其實像徐導剛才說的疊加偏差量，這樣做是在增加求解步驟的同時並不能為求解引數取得便利。”
“阿巴阿巴？？？”
“我哩個乖乖，這徐導一看就是專業選手啊！”
“臥槽，我人都聽傻了，徐導以前是研究人工智慧的嗎？”
“人工智慧專業剛畢業的我給大家簡單解釋一下，徐導說的意思大概就是，卷積神經網路演算法，能夠讓計算機擁有類似於人的視知覺，也就是影象識別、語音識別、機器翻譯
