小學弟，科研回來我宣你！ 第98章 史上最牛實習生？

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    滬市，AI研究所大樓。

    下午三點多，正是最睏倦的時候，幾名三十出頭的研究員卻拿着一沓資料滿臉愁容。

    「真是奇怪了，這些數據我明明都輸入了幾遍了，每次我都檢查過了，是沒錯的，怎麼每次得出的結果都不一樣。」

    「到底是哪裏出了問題？」

    數據資源管理部門的研究員張偉煩躁地抓着頭髮，怎麼也想不明白。

    「估計是數據本身出了問題，人工智能的研發不是那麼容易的，而且之前我們的信息庫被泄露過，到現在都沒有完全恢復。」

    「外國那些頂級黑客團隊，你也是聽說過的，我們的信息是不是被篡改過都不一定。」

    同部門的梁儲勸道，「現在咱們研究所就跟沙漏一樣四處透風，以前的成果算是全報廢了，現在是一切都要從頭開始，沒有馮楊教授，以我們的能力也很難做到力挽狂瀾，還是等劉策教授從京都回來再說吧。」

    「劉策教授說這幾天會從京都來一位新總工接替馮楊教授的工作，到時AI研究項目將會重啟，希望這位新總工是有真材實料的，不然咱們華國的AI項目，算是徹底沒戲了。」

    張偉幽幽嘆了口氣，「但願如此吧。」

    其他幾人聞言，也紛紛嘆了口氣，頓時感覺前途一片灰暗。

    幾人走到休息區隨意坐了下來，低着頭，興致都不是很高的模樣，甚至心裏還有些煩躁，尤其是看到休息區居然連茶水都沒有，更煩了。

    就在這時，幾人看到一名沒有穿防護服的小青年走了過來。

    AI研究所的研究所在制服上面要求雖不嚴格，偶爾也有研究所不穿白大褂，但這小青年穿得這麼隨意的，還是第一個。

    尤其是連個工牌都沒有，肯定是最近新來的實習生。

    「你是新來的實習生？」梁儲直接朝小青年說說道，「你來的正好，會客室的茶水沒了，你去接一下。」

    實習生一來沒經驗，二來基礎不牢固，不可能一來就接觸核心項目，只能做些基礎或者打雜的事情。

    讓實習生做些端茶倒水的活，這是每個公司都會出現的事情，這裏也不例外。

    陸隱有些意外，但還是沒有拒絕，說起來會客室的茶水，也確實是他喝完的。

    而且，他猜測，這幾人應當是還不知道他的身份，他倒想知道，等他們知道自己身份時，會有什麼反應。

    想到這，陸隱不僅裝了茶水，還去茶水間拿了很多小零食。

    幾人看到新來的居然這麼「懂事」，紛紛露出滿意的神情。

    陸隱瞄到幾人放在桌上的資料，沉吟片刻問道。

    「你們是在用AI計算數據嗎？我能看看嗎？」

    幾人嗤了一聲，有些不屑。

    「我說你一個實習生，剛來沒幾天就想參與核心項目了？你就不怕壞了規矩？」

    梁儲瞥了陸隱一眼，有些不滿實習生的越界，但想着這些材料都是錯誤的，也沒揪着不放，直接將資料丟到陸隱懷裏，滿臉煩躁。

    「拿去吧拿去吧！反正都沒用了，你看就看吧，給你長長見識也好。」

    陸隱沒說什麼，拿着資料快速翻閱起來。

    看了大概五六分鐘，他心裏也大概明白問題出在了哪兒。

    「你們是不是在為計算不出正確數據煩惱？其實是你們忽略了一下問題。」

    幾人一愣，挑着眉頭看向陸隱。

    「你一個實習生，你懂人工智能？」

    張偉嗤笑一聲，開始對這個新來的有些不滿了。

    他們都是在研究所待了三年多的老研究員，在來之前，也都是各地的精英，連他們都無法解決的事情，你一個小小實習生看了幾分鐘就能看出來？

    給你漲漲見識就完了，你竟然還當真了？

    陸隱沒有理會張偉的態度，神情嚴肅地點了點頭，「略懂一些。」

    「首先就是這個數據的問題，你們採集的數據並不完整。」

    陸隱指着材料中的幾處數據直接說道，「這些數據並不平衡，而且沒有足夠的事例來支持這些特徵和類別，這就導致AI在這些方面表現得不準確，這稱為數據噪聲和偏差。」

    「其次就是數據集中的噪聲或偏差也會導致AI過度關注這些不準確的樣本，可就會導致錯誤的預測或分類。」

    「最後就是獨立同分佈假設，機器學習需要獨立同分佈的書，但現實世界的數據往往不滿足這一條件，這就導致模型在實際應用中表現不佳。」

    「你們這份材料，就很典型的踩了這幾個雷。」

    幾人聽後心頭一震，詫異地看着陸隱，好半天做不出反應。

    他們萬萬沒想到，這個新來的，竟然真的懂！

    而且，他說的這些，好像還真是他們一直忽略的。

    根據這份材料，接下來的十幾分鐘，陸隱給幾分講解了AI在計算過程中反覆出現錯誤的原因。

    剛才說的只是其中一點，AI在計算過程中反覆出現錯誤的可能性還會涉及計算選擇和計算，以及訓練方法不當，數據的安全和環境因素。

    在部署AI時需要考慮到數據安全和私隱保護等問題，以及AI系統可能無法應對一些突發事件，或不常見的事情，這些都需要人為去干預錯誤。

    最後，人工智能系統的局限性也跟計算反覆出現錯誤有絕對的關係。

    AI再智能也只是台冰冷的機器，機器缺乏情境感知能力，只能根據預設規則處理分析，而機器的理解通常基於特定數據和規則，缺乏抽象和推理能力。

    此外還有人為因素和技術的限制，數據集和模型的偏見等，這些都有可能會導致AI計算反覆出現錯誤。

    幾人聽得一愣一愣的，硬是被硬控了十幾分鐘，硬是不敢打斷一下。

    聽完陸隱的分析，幾人猶如當頭棒喝，一下就明白了。

    張偉甚至驚得直接站了起來。

    「臥槽！牛啊！這小子竟然懂這麼多專業知識！甚至有很多我都不懂！」

    「你這傢伙到底什麼來頭？你該不會就是傳說中史上最牛實習生吧？」

    其他幾人同樣震驚不已，他們一開始並不抱什麼希望，沒想到這實習生說起專業知識來一套一套的，經驗和學識甚至比好多老學者都強！

    簡直恐怖如斯！

    看到陸隱侃侃而談的自信模樣，梁儲心思開始活絡起來。

    「你叫什麼名字？帶你的人是誰？我看你能力不錯，不如你來我們部門吧？」

    「嗯……不如你先給我當助手吧？你剛來我沒辦法給你很高的職位，不過以你的能力，你不用擔心，日後肯定會有大作為！」