第80章 潘多拉的宝箱

而谷歌这种原本就高瞻远瞩的公司，甚至有可能因为顾诚的启发，2005年下半年就开始这么干——毕竟在另一个时空，谷歌本身就是负责启发地球上其他高科技公司的，顾诚有理由相信拉里佩奇的嗅觉是未来所有跟风YY网络科技的对手中反应最快的。

一个崭新的时代，即将被顾诚点燃。

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最后剩下的七八亿美元，顾诚就准备留两到三亿给米国那边的YY网和杰夫辛顿研究所招兵买马、做后续的人工智能应用场景开发。五亿用于买买买一些目前还处在萌芽阶段的输入/输出智能识别公司，或者是入股合作，以及配套所需的硬件、数据中心扩容。

比如据后世顾诚所知，做语音智能识别输入/输出最好的科大讯飞，因为是典型的国有顶级院校背景，难以被民企全资收购，面对这种模式顾诚就只能优先入股、委托开发、技术外包之类的模式搞定。而智能输入法这种简单的东西，可以YY网络科技自己搞，毕竟平行时空的搜狗输入法、百度输入法也没花多少本钱。

在可进化的输入法、基于机器学习自我进化识别率的语音输入法、同样基于机器学习自我进化的电子文档朗读输出软件这些细分领域，在扎克伯格那边跑通了“基于机器学习自我进化的图像人脸识别”之后，都可以由此被启发，开启很多神经元网络的应用图景。

（注：“电子文档朗读输出软件”顾诚在初代Kindle上就会做出来，不过那只是传统简单的文档识别+语音字库朗读，这个技术不需要人工智能，但是没有语气，也没有语速变化。“智能”的差别在于可以让电脑“读懂”文章，然后朗读出“语气、抑扬顿挫”。）

只要“深度学习/机器学习”这扇闸门的应用前景被世人发现，最多两年就会有各种遍地开花的项目被各行各业的互联网巨头所发掘出来。顾诚要想垄断是不可能的，而且算法思想并不受法律保护，挡也是挡不住的。

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不仅如此，受到杰夫辛顿这套算法的启发后，未来哪怕是在算法领域也会有层出不穷的新架构，从蒙特卡洛树状结构到其余基于贝叶斯概率网络的神经元网络，绝对是一片百花齐放。

用通俗的人话解释一下：历史上谷歌是从06~07年开始注意杰夫辛顿那套基于机器学习商业应用的，扎克伯格的FAcEBooK晚一点，大约是08年。然后10年之后谷歌拿出的阶段性商用成果被业界注意到了，于是无论中美，从2011年开始人工智能布局如同雨后春笋遍地开花。

而这些项目哪怕最快的也要至少两三年的研发周期，所以历史上可以看到2013年末开始各种智能推送、智能识别的It新秀纷纷崛起（今日头条/快手/讯飞……）

现在，顾诚会把基于机器学习人工智能的图像识别应用，在04年10月推出——这个时间点上“少女时代”选秀综艺将会下档、需要新的热点来接续“人人网”的社交传媒关注度。

因此若是按照另一个时空的速度推演，最晚到2007年年初，世界上所有It界的有识之士都会开始进入人工智能领域布局，这一块被世人和资本热钱关注到的时间点，或许会提前整整三年。