第67章 翼马的突破(1/3)
就这样，经过不到一周的‘碳硅双智循环’实验，很多乱字符都逐步转变成了文字和公式。终于，在一次实验结束后，冯雨岭对唐汉兴说：“我想现在的初步信息足够用了。”然后他要求唐汉兴将这些文字和公式，导入他此前训练了很长时间的一个数学推导专用ai模型中，对这些文字和公式进行了快速的推导演进，每出一次结果，冯雨岭就进入实验舱修订一次，然后再让模型推导。很快，冯雨岭就筛选出两套飞行汽车自动驾驶中主动避险的人工智能算法原型，并提出了明确的训练思路。
带着这个成果，冯雨岭到翼马公司与方远达及其技术团队展开了讨论。一个算法思路是在飞行汽车遇到紧急情况时，通过柔性装置将乘员固定在座椅上，汽车在三维空间主动避让撞击，将避让动作的幅度控制在人体可承受的范围内。另一个算法思路是飞行汽车采用陀螺驾驶舱，无论汽车如何旋转，座舱不会跟着旋转，乘员永远头部向上。
经过研讨，翼马团队选择了第一个思路，因为第二思路虽然先进，但成本太高，而且在指定线路前提下，第一个思路已经可以避免99以上的伤害了，而且对意外坠地的保护也更有效。
方向确定后，翼马的总工谭梓荣来到研究中心，在实验舱里开始规划程序架构，他的程序框架被脑透模型迅速记录下来。谭梓荣从实验舱出来，看到屏幕上记录的框架，惊叹不已：“不可思议！这样做产品设计，简直就是我们公司口号里喊的‘翼马平川’！”
接着他问道：“唐教授，这么干活太过瘾了！我能不能再进去，多搞几个不同的框架思路？否则我回去干的话，又需要很长时间。”
“当然可以，不过您需要先告诉我，这些记录与你的真实想法有多大区别？”唐汉兴希望通过问题再次评估准确性。
谭梓荣答道：“文字记录没问题的，流程图的形状有些不同。”
唐汉兴知道他和冯雨岭的回答，与他们前面的实验结果是一致的，模型对基于语言的意识识读是成功，但对于大脑中图形等非语言思维的还原是不够精确的。也就是说，它还没办法把宋怡佳大脑中构思出来的创意，直接准确地画出来，更不要说是动态的影像了。
谭梓荣又兴致勃勃地跑回了实验舱，两天先
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