“算法的问题，”汤教授叹了🌌♑🇨口气，“我们对过去的算法很失望。”
周不器问：🔟“🞧🖤🔥基于人工智能的深度学习可以解🜼🚎决吗？”
汤教授道：“这件事很复杂，计算机处理的是0和1两种信🙲🎐号。通过这两种信号完成一些人类行为的判断，会非常复杂。比如这里有一张桌子，我们一眼就能看见，不要反应时间就能判断出来。可计算机如果要从图片中识别一张桌子，可能需要上百万次的计算才行。🁓实际上，过去这几十年的图片识别领域，计算机的处理效率远远低于人眼。连人眼都看不清的东西，计算机就⚏更不可能看清了。”
周不器似乎理解了，“过去的计算机处理能力太差，🍊🆝现在出现了很多超级🖇计算机，紫微星甚至可以进行集群化的云计算，算力就大大增加了。”
汤教授看向周大老板的眼神发生了几分变化，很高兴地说：“🜉⛹没错，算力的提高，是人工智能发展的基础。不过，过去的算法肯定是不行的，要有新的创新、在学术上有新的发现。我给你举个例子，1放大2倍，是2；放大100倍，是100；放大1000倍，是1000。一个确定的数字1，放大多少倍，得到的都是确切数字。可是，一个不确定的数字ε，放大1🞪🖿0倍是10ε，放大100倍是100ε，不管放大多少倍，得到的都是一个不确定的数字。”
在场的都是受过高等教育的，🌌♑🇨哪怕是外行，也能听懂这其中的逻辑。
就比如大银幕上演示的这张人像图片。
这张图片的原始照片是清晰的，就是确定的数字，所以不管放大多少倍，都是🆙有算法基础的，都是确定的，放大之后可以给出清晰图像。
可如果原始照片过于模糊，模糊到连眼睛都看不清，就是一个不确定🚵🗲🟣数字。不管放⚙大多少倍，都是不确🏹🞽🙬定的。
周不器点了点头，对此比较心安。
无人机拍的照片，就算模糊了一些，人眼也能看清。人眼能看清🙥🌞，就应该🖇能处理好。
汤教授🍋接着又说🁫🈫：“不过，在新技术之下，人眼无法分辨的🙲🎐不确定数字，未必就不能转化为确定数字！”
“哦？”
周不器眼睛一亮。
汤教授道：“依靠大数据。”
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