“不要拘泥于名字。”余江挥手道：“怎么会讨论到深度学习了？”
“是讨论到人工智能了。”何舟笑着接过话，“我们刚才就在想，你说的这个方向如果真能走通，最先能拿来干什么。”
“然后文杰说，可能程序设计反而最合适。”
钱文杰点了点头：“因为程序这个东西比较特殊。图像识别对不对，有时候人自己都不好定标准，但程序能不能运行、结果对不对，是可以验证的。”
“特别是算法题，输入是什么、输出是什么，连测试方法都是现成的。”
何舟接着道：“所以我们就在想，如果以后机器真能自己从大量数据里面学习，那能不能先让它学习程序？不一定让它自己写完整的软件，先做代码补全、查错，甚至根据已有代码猜后面的程序……”
“只要能做到这些，生产效率就已经提高很多了。”
听完二人很随意的解释，余江又望向几人，见大家似乎都是这个态度，心中顿时升起感慨……
他们当然没有预测到未来。
他们甚至连深度学习真正是什么都搞不清楚，如今只是靠着看了一遍余江的论文——还是因为余江是老板，他们才会看一遍——只能说，只有一点点模糊的感觉。
但仅仅凭着这一点模糊的方向，再结合自己熟悉的领域，他们居然已经开始思考人工智能究竟能够用来提高什么样的生产力。
不得不说。
人尖子就是人尖子。
沉吟片刻后，余江轻轻点头：“现在无论是统计方法也好，还是浅层的学习也好，都是小打小闹，等到算力障碍被解决，深度学习的潜力自然就会激发出来。”
“老板，你说的对，但算力要怎么解决？按照你的框架，银河三号超算都不行啊……”钱文杰有些遗憾地道：“而且就算银河三号那样的超级计算机能行，那想要普及运行，成本不知道得多贵……”
“你们要相信摩尔定律嘛……”余江一副轻松的姿势靠在沙发上：“而且，现有的运算处理器的设计确实有点问题，不太适合神经网络，只要稍稍改一下，就行了。”
他此言一出，所有人顿时一惊！
钱文杰猛地坐直：“不是吧，老板！你想造p？”
“造p也不行吧？”何舟疑惑道：“深度学习是需要大量的并行运算，p的问题是单个处理器做得太复杂了，流水线、分支预测、缓存这些东西都是为了通用程序服务的，神经网络要是主要做大量重复计算，很多东西其实用不上。”
“超算呢？”
“超算行……但超算的p本身还是为了通用计算设计的，而且节点之间还有通信开销，效率未必划算。”何舟一边说着，一边望向余江。
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在这么多人中，他和余江打交道是最多的——现在的神话项目组就是他和余江拉扯起来的，当初没少讨论技术。
余江微微一笑，冲着何舟一扬下巴：“何舟兄，你再好好想想，现在有什么运算芯片是大规模并行的。”
何舟怔了一怔，沉吟片刻，随后猛地望向余江。
“显卡？”
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