第83章 叢集式ai控制系統 (第1/3頁)

李星在空餘時間投入某項知識的升級速度已經快到不可思議。

按照1萬小時理論，通常一個人要在某個技能或領域內投入1萬小時以上才能成為專家。

在拿到深度學習10級的提醒大腦強化之前，李星學習某個知識或技能在5級以下時是20經驗每小時，在5級後選擇學習能力加強初級特性後是40經驗每小時。

這樣算下來，即使在5級沒有選擇本知識或技能學習理解能力加強，5級後只有30經驗每小時，一項知識或技能也就耗費1589小時。

遠低於1萬小時理論，而選擇學習能力加強，僅需1238小時就達到人類巔峰的10級並獲得超凡特性。

深度學習10級帶來的大腦強化再次提升效率，5級以下50經驗每小時，5級選擇學習能力加強則變為100經驗每小時，且心流狀態能開啟3小時。

心流是一心二用技能10級後獲取的超凡特性，即每小時學習效率提高4倍，一個小時當5個小時用。

強化後的大腦學習一項知識或技能到10級只需要494小時，比此前所需時間縮短了一半。

除去每天上課，吃飯，日常生活，練古武，睡覺，每天能額外投入他需要投入的知識技能的時間是5小時。

其中3個小時可以開啟心流，獲得5倍學習效率，算下來即使在每天都上課的情況下，一天實際投入時間為17小時，一項知識或技能也就一個月就能達到10級。

可以說李星現在徹底擺脫了學習瓶頸的焦慮，雖然他要學習的知識和技能特別多，但是一個月就能升滿一項的速度夠用了。

星辰航天的科研團隊不情不願地聽李星的號令，把相關資料發給他。

雖然領導一再強調李星是出資人，也是天才，但是李星插手到星辰航天的科研還是讓這些老派航天人不爽。

覺得他就是好奇，好玩，來搗亂的，不過給錢的才是爸爸，拗不過他，所以火箭回收計劃的很多資料給到李星。

這些東西李星即使有全世界最強大的爬蟲，也獲取不到，此前都是國家隊絕對的機密，李星投入對這些資料的學習。

9月十幾號，全世界媒體的頭版頭條都是LIGo鐳射干涉儀引力波天文臺探測到了引力波，鎖定了諾獎。

網上出現一堆此前接受過媒體採訪的民間科學家說他們自己早就論證了引力波存在，沒人比他們更懂引力波。

李星投資的天眼計劃專案參與者不可避免的陷入情緒低落，畢竟此前除了李星，專案裡的科學家們都還是抱有一絲希望，天眼計劃能不能趕在LIGo之前探測到。

可惜李星投入的時間太晚了，這種純理論的基礎科研專案此前拿不到多少經費，得不到多少關心。

李星才剛確定要投資，甚至研究所都沒組建起來呢，別人就已經成功了，過幾年天眼計劃成功也不過是錦上添花，為正確的結論再新增一份證據罷了。

李星和他們遠端聊天安慰他們，沒關係，走的路線不一樣，看的風景也不一樣。

叢集式AI和小凡完全不同，小凡走的路子說白了是仿生學，力求在資訊世界建立一個真正能思考，能學習，有感情的電子人類。

而叢集式AI則是每個儀器，物品，元件都安裝資訊感測儀器，通訊晶片，彼此互相連線，形成叢集智慧，有點類似於螞蟻。

每個組成叢集的元件根據自己獲得的資訊傳輸到叢集中樞，然後得到反饋，形成整體。

每個部件可能有0個，1個或者多個感知周圍環境的儀器。

攝像頭，這是最常見的感知器之一，用於捕捉影象和影片，採集顏色、形狀、紋理、運動等多種視覺特徵並透過影象識別技術來分析這些