第23章 面試 (第2/3頁)

表情由驚訝轉為敬畏，彼此間交換著難以置信的眼神。

短暫的沉默後，幾人迅速調整狀態，紛紛從座位上起身，以更加恭敬態度重新面對吳昊，言語間既有對這位年輕掌舵人的尊敬，也難掩一絲好奇與欽佩。

會議室的氛圍，在這一身份揭曉的瞬間，悄然間變得更加活躍與生動。

沒事，大家都是年輕人，坐，吳昊向幾人示意了一下，等幾人坐下以後。

吳昊開口說道:

幾位都是行業的精英，對於神經演算法都不陌生吧？

幾人都是點點頭，他們幾人從事的都是人工智慧領域的開發，而神經演算法對於現在的人工智慧來說相當重要！

吳昊問道:

你們覺得當前對於人工智慧的開發是機器演算法重要還是深度學習重要？

幾人再次互相交換了眼神，其中一位外表顯得尤為斯文，他身著一件簡約的黑色t恤，搭配著灰色休閒褲，語氣堅定地開口道：

“我感覺深度學習在當前技術發展中佔據著更為重要的地位！”

吳昊聞言，目光微微下垂，專注地審視著手中的資料，似乎在深思這句話的含義。

陳銘生，一位來自浙江大學計算機系的直博畢業生，專注於人工智慧的應用開發領域。

他在ScI期刊上成功發表了兩篇學術論文，均獲得了廣泛認可並被正式收錄，彰顯了其在學術界的卓越貢獻。

在談及深度學習時，陳銘生強調，該領域的一大里程碑成就在於其在強化學習方面的突破性進展。

吳總，陳銘生盯著吳昊的雙眼，繼續說道:

強化學習要求智慧體在缺乏人類直接指導的情況下，透過不斷試錯來自我學習並執行復雜任務。

而deepmind的研究成果尤為引人注目。

他們開發的基於深度學習的強化學習系統不僅能夠玩轉Atari影片遊戲，還在多個任務中展現出與人類相媲美的能力。

此外，深度學習還極大地推動了機器人強化學習效能的提升，為智慧機器人的未來發展開闢了廣闊前景。

吳昊聽完贊同的點點頭，他話鋒一轉，將話題引向無人駕駛領域。

神經演算法模型在程式設計方面的應用能夠更精準地滿足車企對於自動駕駛技術的期望與需求。

吳昊詢問在座的其餘人員是否還有其他見解或想法，希望進一步探討人工智慧領域的最新動態與未來趨勢。

馬振國推了推鼻樑上的黑框眼鏡，眼神中透露出深思，他沉穩地開口：

“吳總，關於當前的人工智慧發展，我認為我們正處在一個關鍵的轉折點。

誠然，機器學習技術在過去幾年中極大地推動了我們的專案進展，作為深耕AI領域的一員，我深知其潛力。

但不可忽視的是，目前的技術已逐步邁入瓶頸期。”

“以人臉識別技術為例，早期，為了提升演算法精度，行業內普遍採取加大研發投入、擴充團隊規模的策略。

這些努力確實顯著提高了演算法的實用性，使得各家技術紛紛跨越了基本實用的門檻。

然而，隨著技術的不斷成熟，各廠商間的精度差距日益縮小，繼續在這一層面大規模投入，其邊際效益已大幅遞減，甚至可能陷入‘高投入、低產出’的困境。”

因此，我認為，當前我們最緊迫的任務是調整策略，將重心從單一的演算法精度競賽轉向產品化和市場化。

我們需要利用現有的技術優勢，快速推出高質量、高競爭力的產品，以搶佔市場份額，實現經濟回報。

只有這樣，我們才能為後續的研發投入提供堅實的經濟基礎，同時，也能在激烈的市場競爭中保持領先地位。”