哪怕是科幻，對人工智慧的展望也是在幾十年之後。
而想要在這個時代，在當前的計算機算力下實現初級人工智慧，還要考慮終端機的效能上限，這談何容易？
能做到這一步，已經是某種意義上的成功了。
接下來的路，還是要一步一步慢慢去走的。
——
當然，要說解決方法，其實他也不是沒有。
在之前，因為對專案的興趣，他也已經瞭解了一些機器學習、卷積神經網路方面的知識。
按照剛才陳念和王建成的討論，整個模型最大的短板就是先驗不足，如果能夠在模型中植入足夠大的樣本資料庫，讓機器按照資料庫中的樣本去做推演和學習，那機器訓練的難度應該會呈幾何倍數降低。
這樣的策略對其他人來說不容易，可放在他這裡，卻不困難。
想要資料，也就是幾個電話的事情。
基於自己的科研用途，讓軍方把飛行員的訓練記錄發一些過來不就行了？實在沒有的話，就讓他們按照目標邏輯飛幾次唄。
但問題是，這樣的解決問題的方法，對這兩個孩子來說無異於拔苗助長。
這一次，自己能透過特權幫他們解決問題，那下一次呢？
如果這是一個緊迫的科研任務，那無論動用什麼手段，楚建樹都不會覺得過分。
但現在，這更像是一次探索。
人才是需要培養的，在他們練級的過程中，可以給他們一些幫助，也可以指指路，但絕對不能幫他把boss刷了
想到這裡，楚建樹不動聲色地開口問道：
“那現在伱們打算怎麼辦？”
兩人沉默了片刻，隨後，王建成開口說道：
“兩條路可以走吧。”
“要麼，我想辦法去聯絡航模社那邊，讓他們幫我們刷一刷先驗資料。”
“但這麼搞出來的資料準確率比較差，不知道二次加工需要多少時間。”
“很可能，等資料加工出來，建成都已經錯過申請特別班的時間了.但只要能把模型寫出來，就是不虧的。”
“還有一條路，就是把模型整個推倒重來。”
“我剛才仔細想了想，其實模型中還是有不少被忽略掉的效率最佳化點的，這些點一一解決以後，肯定能有收益。”
“問題就是，這麼搞的話，底層邏輯也需要修改，工程量比較大。”
王建成無奈地嘆了口氣，仰著頭看向了天花板。
“至少好過沒辦法，有問題總得想辦法解決.等我們回去再想想好了。”
陳念微微點了點頭，沒有說話。
其實，楚建樹能做到的事情，他自己也能做到。
但他自己加入這個專案的初心，讓他不甘心去用這種有些“投機取巧”的方法。
這倒是有些尷尬了.
不過，除了這個方法，就沒有別的方法了嗎？
他總感覺，自己似乎忽略了什麼東西.到底是什麼呢？
而另一邊，楚建樹在聽到王建成的回答後，卻是欣慰地點了點頭。
還好，第一反應不是放棄，也沒有下意識地求助自己，而是規劃出瞭解決方案。
這就說明，至少在心性上，他們是基本過關的。