发现他确实擅长做这个。
就是先假设这个东西能实现，然后在尚未实现的时候，就能估算出这个东西的效率。
“假设，ai可以通过‘片’来大约估算数量，在判断多与少、好与坏等非量化指标的时候，理论速度的提升至少是万倍这个量级的。
“当然，准确性上会差一些，95！”
郝成点了点头，在脑子里模拟了这么一个场景：围棋棋盘，有两“片”空地，要判断哪个更大：
现在的ai是精准计数，需要上万次的运算。
而如果像人一样，进行多与少的判断，那只要大眼一扫，也就是只需要一两次运算。
速度确实要快上万倍，准确性要差一些。
牺牲5的准确性，来换上万倍的速度提升，值得不值得？
那就要看使用场景了。
尤其是在ai的训练中，这种非确态不仅没有影响，甚至还能带来更多的变异和可能。
“有具体的算法思路了吗？”郝成问道。
“有！”魏书杰今天过来最主要的目的就是为了告诉郝成这个“有”!
“那好，那就先这样实施。”郝成点了点头。
机器像人类一样判断‘多’和‘少’，这可不是一个问题，而是一类问题，只要真的解决了，未来的应用会非常广泛。
郝成甚至认为，这是ai能不能真的更近一步的关键核心——因为他试了，小沙现在判断多和少的方式依然是计数。
(本章完)