273、你真的还是想做舔狗吗 (第1/2页)
　　
　　当然这外形是什么样的都可以做。
　　
　　双足直立行走也不是不可能，只是平衡系统的完善而已。
　　
　　按照科学家们的说法，因为这种智能机器人的难度，重点在智能二字。
　　
　　哪怕是现在最先进最流行的AI智能，都要通过并行处理常规顺序操作，加速神经网络的推理和训练。
　　
　　换成人话就是要不停的反复学习训练，让编撰出来的AI算法模型，能够越来越符合要求。
　　
　　好比这个机械狗开机，自动扫视一圈，看过所有人的脸，跟事先输入程序的燕青人脸识别对照下，才能对准表达后面一系列言行。
　　
　　找、对照、言、行都不难，难的是自己主动找谁，找到以后做什么，而不是事先设定好的程序，这才叫智能。
　　
　　譬如现在可以发出指令：“小花同学，举起手来……”
　　
　　这机械狗就真的坐下，举起前面俩爪子。
　　
　　这真的不难，但这只属于语音识别+声控范畴，跟智能沾不上边。
　　
　　智能是要能够在逐渐学习中，听到从未听过的话，都能做出相应正确的反应。
　　
　　譬如这只机械狗如果能说一声倒茶，那就在旁边转悠，看谁杯子里少茶了，自己来续上，而不是每次都要喊，叫有一点点智能。
　　
　　能观察每位客人喜欢喝什么茶，分别上不同的茶水，叫智能训练得还不错。
　　
　　能一边倒茶，一边聊天，哄得全场哈哈大笑，那才叫高智能。
　　
　　现在这狗子还差得远。
　　
　　盖青云已经忙不迭的说可以了可以了，我们最不缺的就是智能，反而少的是外形载体。
　　
　　所以燕青当即就给对方商议先做一架双足直立行走的人形来，用手机APP指令就能遥控所有的行为，智能环节我们可以慢慢训练嘛，重点是先有这么一具人形，这个初期投入……
　　
　　天巧星还是不会乱摆谱：“你们看多少合适。”
　　
　　科学家们主要是得习惯于了解目的、意义何在：“先把东西攒出来，然后每个环节技术分开民用商业化？这很多都是现成的技术啊，如果是实验室工业品很便宜的，大概五十万能先做个不讲究外观的试验品，至于要外观都像真人，那也是在试验品上做加减法……”
　　
　　燕青被七嘴八舌说得头晕，主要是什么用于加速 MNIST上的深度 ResNet训练，以及在 MNIST、CIFAR-10和 CelebA数据集上训练的扩散模型的生成难度在哪；
　　
　　或者人像算法矩阵、外骨骼机器人等等等专业术语。
　　
　　有点鸡同鸭讲。
　　
　　干脆在跃跃欲试的盖青云指挥下，默默摸出自己那台手机扫描机械狗身上的APP二维码。
　　
　　好了，这只机械狗就是盖青云了。
　　
　　燕青还是稍微遮掩了下，假装双手拿着手机站在角落是他在操控。
　　
　　实际上盖青云已经全面接管。
　　
　　以他的学习运算能力，扫一遍就把操作方式全部搞定，人家要各种啰里啰嗦编程的步骤，在他这里都是瞬间完成。
　　
　　被科学家们好奇抱到地面的机械狗，站起来稍微适应了下，前后左右踱步走走，仿佛是清楚了自己要怎么运动，就转身走到鸡姐面前，用电子音说：“我们跳个舞吧！”
　　
　　没错，这种几千块的高级玩具级机械狗，可以输入文字编程发音，也能自定义口令。
　　
　　这不稀罕，奥运冠军们轰然笑出声来。
　　
　　科学家们已经开始不敢相信自己的眼睛，普遍戴眼镜的他们还摘下擦擦再看。
　　
　　当然他们还是倾向于认为是燕青有非常高超的手机操控能力，就好像手游电竞高手的操控能力，肯定不是常人能比的。
　　
　　蔡梦自然是欢喜的跳起来，傻傻问：“你能跳什么呀？”
　　
　　机械狗居然说：“你跟着我就可以了……”
　　
　　然后就先四肢着地，扭啊扭。
　　
　　换个姑娘在一群人目视下可能会害臊，蔡梦只当成是燕青要求她做什么，没有半点犹豫的甚至很开心。
　　
　　马上跟着扭起来。
　　
　　机械狗再说：“转圈圈……”就跑跳着围鸡姐转，甚至还轮流抬了只前爪，表示在牵着跳舞。
　　
　　比膝盖稍微高点的机械狗灵活极了，甚至可能是盖青云不太熟练，做了个翘后脚撒尿，都蹬几下腿的动作，把奥运冠军们笑死了。
　　
　　蔡梦居然也跟着学，那就更好笑！
　　
　　科学家们一个都不笑，目瞪口呆的看着！
　　
　　仿佛整个三观都被颠覆了那种。
　　
　　直到机械狗在原地后空翻，蔡梦真的准备也来个后空翻，燕青都忍不住伸手好了好了抱住她。
　　
　　
　　
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