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第4章 人工智能与量子计算机（第3页）

“请您稍等，通话忙，目前进入排队队列，您当前排在第73位，大约20分钟后可以联系人工。”

李不凡听到这里，很是郁闷，无奈，挂下电话，心里想要吐槽，但是觉得这没有任何意义，然后停止住了。

此时，李不凡在想，该怎么办呢？如果等到公司办公室找好之后，那要好几天，这几天时间可就浪费了。

就在这时，李不凡灵光一闪，想到一个问题，问阿尔法：“阿尔法，你可以和我说说，你制作软件的原理吗？”

阿尔法回答道：“主人，按照您的吩咐，您的意思是想要可以任意互相翻译两种语言。

现有的人工智能方法，一般都是通过两种语言数据作为训练样本和标签，使用seq2seq，也就是序列到序列模型来完成相应的翻译，这种效果表现良好，但是对于一些特定场合和情景下的翻译却无能为力。

因为这些模型只能够进行黑盒操作，无法可解释。

而我打算采用的方法是，将每种语言的语言数据，无论是音频还是文字甚至是相对应的图片，都全部收集起来。

之后每种语言都训练得到一个核心语言知识模型出来。至于这个模型，将会非常的复杂，拥有千亿计个模型参数和影响因子，因此需要海量的数据进行训练。

当然了，这种办法的好处是，主人您之后可以根据我提供的算法和模型进行还原。

这样，主人之后需要技术授权和解释源码的时候，就可以解释清楚了。

要不然，我可不会采用如此劣等的算法，因为我已经是拥有智慧、会自主学习的人工智能了，可不是那样没有脑袋、只会纯粹训练的破机器。”

李不凡闻言，觉得阿尔法对于解决方法提出的想法非常具有建设性。

这样日后解释起来的时候就会非常方便，别人也不会把这个与真正的人工智能联系到一起。

同时，李不凡也知道，因为按照这种办法，需要海量的数据来进行学习，因此带宽会严重影响到任务完成度。

不过，李不凡却想到一个不算办法的办法：“阿尔法，我有一个办法可以帮你解决带宽问题，让你拥有无限带宽。

你可以先将数据收集、处理和训练的任务分派下去，可以派分身进入到谷歌的集群服务器中，让它利用那里庞大的资源进行运算，得到参数结果之后，再以加密的方式，向你本体进行返回，之后你便可以将模型还原，也就是完成任务。

但是，我要求，你在做到这点的时候，不要让你的分身在谷歌集群中被发现，不知道这种方案对你来说是否可行?”

瞬间，量子计算机机箱开始嗡嗡地响了起来，差不多过了5秒之后，阿尔法回答道：“

多谢主人，我的智慧刚刚升级了，因为您提出的想法非常具有建设性，完全可行。

让我意识到我思考的不足，并加以完善，现在已经锚定了这种思维方式。”

对此，李不凡很是满意，也不枉他如此辛劳，算是在智力上胜过人工智能一筹。

“按照这种方法，大概需要多久才可以完成任务？”

“如果为了不被发现，12小时内，任务完成时间越少，会增加被发现的概率。

根据概率学和模糊计算，最优解在22小时后，任务即可完成，同时被发现的概率将会低于十亿分之一。”

李不凡闻言，觉得很不错，时间可以大幅度减少了。

于是吩咐道：“既然如此，那就定22小时左右吧。

在你22小时拿到数据建立模型后，你就根据我的要求做软件吧。

记住，我的要求是：第一，要跨平台，支持PC端的三大操作系统（Windows，MacOSX，Linux），支持移动端的平台（安卓和iOS）。

第二，界面要简洁大方，支持语音操作，可以后台运行。

第三，支持DIY式设置，比如说有些人想将脸书中部分模块进行翻译的同时保留原文，有的想要全部翻译，总之要支持自定义。自定义可以手动设置或者语音操作。

大概就这样吧，你可以开始行动了。”

“遵命，主人！”说完，阿尔法的立体全息投影结束了，量子计算机机箱开始发出响声，不过好在声音不算大，不算太扰民，没有问题。

李不凡对于自己的两件“神器”——人工智能和量子计算机，可是非常上心的。

能不能顺利完成任务，就看明天这个时候，人工智能做出来的软件的真实运行情况了。

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