哥德尔系统提示您:看后求收藏(爱米文学网aimiwx.com),接着再看更方便。
“让我想想,让我想想”,王一男开始了疯狂的思考,用李文静的说法,“王一男的大脑平时都是降频使用的,总是在这样关键时候进行超频,所以不用担心被烧坏”。
样本缺乏的时候,该怎样进行训练呢?
116所的飞控系统改造实际上分成了两个阶段,第一阶段是使用116所提供的T数据,经过学习和进化,哥德尔系统学会了飞行,这个阶段如果细分的话,实际上可以再分成两个阶段,首先是利用人类给予的数据,在现有气动外形条件下,哥德尔系统学会了模拟飞行,也就是说,在哥德尔系统的意识空间里面,能模拟出现实中完全一样的飞行。第二阶段,哥德尔系统自己会去改变气动外形,大家还记得最后哥德尔系统给出的气动外形修改意见吧。
第二阶段就简单了,直接分析Ada的控制率找出缺陷就行,问题是王一男不知道哥德尔系统比他想象的更为强大,哥鲲鹏不仅仅知道116所的鸭翼重型隐身战机怎么飞,实际上早就知道其它布局的飞行器怎么飞的好,怎么飞的隐形!
要是哥德尔系统知道王一男在发愁什么,一定一巴掌抽过来,你个傻鸟,这么简单的气动外形,哥早就知道该怎么飞了(好吧,这里的哥完全是巧合),还用得着你瞎琢磨。
不过也正是王一男的瞎琢磨,才让哥鲲鹏再一次脱胎换骨,王一男想到最近看过的一篇论文,如果哪位读者提前想到,恭喜你,智商绝对超过160,对,就是米歌的那篇狗蛋的论文,发表在《自然》上的AlphaGo Zero论文,完全不依赖于人类的知识,只是告诉神经网络基本的规则和胜负的概念,然后让神经网络自我对抗学习,仅仅490万局自我学习之后,狗蛋就从完全不会,达到了打败狗狗大师版的水平,根据估计,让最强的人类三子不是问题。
如果抛弃人类实验的数据,因为从样本数量上来说,即使116所的T数据,相对真实世界,也是相差了无数个数量级,完全让哥德尔系统的神经网络按照基本的物理学,特别是流体力学规则进行模拟,比如说将116所的常规气动外形以及动力参数输入哥德尔系统,让它从零开始学,怎么飞上天,怎么上升下降,怎么转弯翻筋斗等等,就像米歌的狗蛋一样,从完全不会的瞎下变成超越所有人类的高手。哥德尔系统也会从不会飞的菜鸟,变成最牛的飞行高手。
如果能够解决哥德尔系统的小型化和复制的问题,甚至可以抛开飞行控制率,直接让哥德尔系统自己飞,摇了摇头,王一男还是抛开了自己的狂想,就算真能做得到,第一要暴露哥德尔系统存在,第二这个随机的系统也太昂贵了吧,第三,估计就算杨总师也会被这个主意吓到的,谁敢让神经网络完全控制的飞机上天啊。
不过,让这个飞行高手来指点一下现有的飞控,那不是小菜一碟吗。
王一男躲到一边,给李文静打了个电话,李文静也看过米歌的论文,正琢磨怎么改进哥大夫呢,王一男把思路一说,两人立刻一拍即合,李文静召集理论组和在家的软件组成员,开始创建一个新的白纸一样的哥鲲鹏.0,王一男一边让某霍伊提供中四基本的气动和发动机动力参数,也一边苦着脸让他们将个T的数据传到帝都。