第557章 最好的技术展示方式

  马宇腾的语气变得严肃。

  “首先是计算资源。它是个不折不扣的吞金巨兽，对算力的需求极高。我们现有的伺服器集群，可能跑一个复杂的模型就要满负荷运转几天几夜。”

  “然后是数据质量。模型的上限，取决於我们餵给它数据的质量。垃圾进，垃圾出。我们需要海量的、经过清洗和標註的高质量数据，这本身就是一项巨大的工程。”

  “最后，也是最关键的，”马宇腾的目光落在汤智晓身上。

  “可解释性差。它是个黑箱。我们知道它给出了正確答案，但我们不完全清楚它做出这个决策的具体逻辑。在推荐新闻这种无伤大雅的场景下没问题，但如果未来要应用到金融风控、自动驾驶这种性命攸关的领域，一个无法解释的ai，就是一颗定时炸弹。”

  刚刚还激动不已的汤智晓和马明，都冷静了下来。

  这三个问题，每一个都无比现实，像三座大山横亘在面前。

  他们明白到深度学习技术想要真正落地应用，將是一个长期且艰巨的任务。

  汤智晓脸上的红光彻底褪去，目光再次投向那复杂的模型图。

  他作为科学家，第一次感受到了理想与现实之间那条难以逾越的鸿沟。

  马明则靠在椅背上，双手抱胸，眉头紧锁。

  他不像汤智晓那样思考算法的瓶颈，他脑子里盘算的是一笔冰冷的帐。

  吞金巨兽般的算力需求，意味著要投入天文数字的资金去採购伺服器。

  海量的高质量数据標註，意味著要组建一个庞大的人力团队，旷日持久地做著最枯燥的工作。

  这些前期投入，都將是压在明讯网络现金流上的巨大负担。