2039年9月,北京。林小镜接到一个电话,对方自称是总装备部某局的,姓陈。陈处长说话很直接:“林小镜,你的新材料我们用上了。效果很好。现在还有一件事,想请你帮忙。”林小镜没接话,等他继续说。“AI战斗系统。我们搞了几年,搞不出来。不是技术不行,是方向不对。我们的专家都是搞军事的,不懂AI。AI专家不懂军事。两拨人坐在一起,鸡同鸭讲。我们需要一个人,既懂AI,又懂军事,还能把两拨人捏在一起。”林小镜想了三秒钟。她在国防科大的时候做过AI——不是军事AI,是示波器的信号处理算法。原理是一样的:输入数据,输出决策。输入的是雷达信号、红外图像、敌我识别码,输出的是开火、规避、追踪。算法比示波器复杂一百倍,但逻辑一样。
“我试试。”林小镜说。她没说“我能做”,也没说“我做不了”。她说“我试试”。她是真的不知道能不能做成。AI战斗系统不是她擅长的领域,她擅长的是物理、材料、生物。AI在边上,不是中心。但问题来了,她不能说不。不是因为怕得罪人,是因为如果她不做,可能就没人做了。
第二天,陈处长派车来接她。车不是去国科院,是去西山。北京西山,军事禁区。门口有武警站岗,司机出示了证件,武警看了又看,又对照了林小镜的脸,才放行。车开了很久,在山里转来转去。最后停在一栋灰色的楼前,楼不高,没有牌子。
陈处长在门口等她。四十多岁,中等身材,穿便装,但一看就是军人。他和林小镜握了握手,然后带她走进楼里。走廊很长,灯很亮,地是水磨石的,反光。他们的脚步声在走廊里回荡。林小镜的白头发在日光灯下反着光,陈处长看了一眼,没说什么。
会议室里坐了十几个人。穿军装的、穿便装的都有。看到林小镜进来,有人站了起来,有人没动。陈处长把林小镜介绍了一遍,特意提了她的新材料、基因药剂、推进器。他的意思很明确:这个人能搞定你们搞不定的东西。林小镜坐下来,面前放着一份材料,封面写着“AI战斗系统项目任务书”。她翻开,里面全是专业术语。她看完了,合上,放在桌上。
“有问题吗?”陈处长问。
“有。你们的算法是基于规则的系统,不是基于学习的系统。规则是人定的,敌人不按规则出牌。”林小镜说。
会议室里安静了。她继续说:“换成深度学习。让系统自己学。喂几百万个战场场景,系统会自己总结规律。敌人怎么动,系统怎么反应,不需要人教。”一个穿军装的中年男人举手。“深度学习?我们试过。不稳定。有时候打得很准,有时候打得很差。不知道为什么会差。”林小镜说“因为过拟合”。她没用反问,直接说了原因。“训练数据不够,场景单一,系统只学会了应对特定的场景。换个场景就不会了。需要更多数据,更多样化的场景。”那人又问“数据从哪来”,林小镜说“仿真”。
她从会场出来,坐进车里,回国科院的路上才觉得累。就是累,不是疲惫。那种感觉像是脑子转太快,身体没跟上。到了办公室,她没回宿舍,直接坐下来打开电脑。深度学习她不熟,但她学得快。她花了三天时间,把近五年的深度学习顶会论文全看了一遍。看完之后,她明白为什么军方的系统做不出来了——他们的网络架构太老了,还在用卷积神经网络,忽略了Transformer。Transformer在自然语言处理领域已经证明了它的能力,同样可以用在战场决策上。
她把方案写了出来,发给陈处长。陈处长转给技术团队,技术团队看了,说“理论上可行”。陈处长问林小镜“多久能做出原型”。林小镜说“六个月。给我六个人”。陈处长说“人你随便挑”。
林小镜从国科院和国防科大挑了三个人,又从军方的技术团队里挑了三个人。国防科大的那个叫王浩,是她大二时的同学,毕业后留校做了算法研究。林小镜给他打电话的时候,他正在写论文。听到林小镜的声音,他愣了一下。“林小镜?你怎么想起给我打电话了?”“有个项目,需要你帮忙。AI战斗系统。”王浩沉默了几秒。“你跟刘远老师说了吗?”“没有。你先来。来了再说。”王浩来了,第二天坐高铁到北京。林小镜去车站接他,他第一眼看到她,愣了一下。“你的头发……”林小镜说“白了”。王浩没再问,拉着行李箱跟在她后面。他走在后面,看到她的白头发在阳光下很刺眼,不是老人的那种白,是很亮的银白,像月光凝成的丝线。他没说好看,也没说不好看。他什么都没说,因为他知道林小镜不在乎这些。
团队在西山的那个灰色楼里工作。每天从早到晚,除了吃饭和上厕所,没有人离开。林小镜坐在最里面那间办公室,对着三台显示器。一台看代码,一台看数据,一台看论文。王浩坐在她隔壁,写网络架构。他的代码跑起来很慢,一次训练要好几天。林小镜看了他的代码,改了三行,训练时间缩短了一半。王浩说“你改了什么”,林小镜说“数据加载的瓶颈在I/O,不是GPU。预加载到内存,不用每次从硬盘读”。王浩看
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