第428章 让人大开眼界（2 / 2）
人工智能在这个领域显然遇到了一些难以突破的瓶颈。
即便集合全球最优秀的武器研究人才以及大型商业公司提供的海量数据支持，到现在也没有培养出能够在战场上可靠运用的人工智能。
这次125兵工厂决定在这个方向上发力，相比于其他项目而言开发人工智能更复杂而且还需要积累大量样本信息以及足够的时间进行调试优化。
考虑到景熵的习惯，他对项目的完成时间通常要求非常紧迫。
因此，能否成功打造一个满足需求的人工智能对于125兵工厂团队仍然是个未知数。
然而将这一任务交给了李雨燕之后景熵还是比较放心的。
整个项目的核心控制部分将由她带领的小组承担起来。
现在这个队伍早已成长为了一个经验丰富成熟可靠的团体，不再是刚入行时什么都不懂的新手们。
在景熵这位领导者的带领下，所有人都得到了迅速成长特别是以李雨燕为领导的核心团队成为了125兵工厂中的中坚力量，完全可以独自承担重要工作。
李雨燕在单位里面有着“魔鬼教练”的称号对待同事十分严格。
偏偏她又很有才华所以总是能带领大家快速进步发展。
仅仅过了几天时间，该小组就已经整理清楚了思路并决定首先研制一款采集装备用来获取战机的相关数据从而帮助训练无人小型飞行器使用的小型AI数据库。
对他们而言这不是什么难题于是很快便完成了样品制作，并通过批量生产发往各个空军基地。
每当飞机执行任务时都会向125兵工厂传输记录数据资料回来。
然而没过多久李雨燕就发现即使整个空部队一起协作所能收集的信息还是非常有限，由于本国长期处于和平状态大部分时候只能得到演习或者仿真战争的数据而非真正的实战场景下的宝贵材料。
要想拿到真实有效的战斗机飞行数据恐怕得让自己的飞出去参与别国的冲突，而这显然是不可能的事情，毕竟军部高层不会随便介入任何一场战争。
这种情况导致了项目组成员情绪有些低落绞尽脑汁也没办法突破现有条件带来的局限性，这一点也困扰着国外很多从事同类工作的同行。
面对如此困境，李雨燕只好跑去师傅那里寻求解决方法。
在她心里觉得没有老师解决不了的事儿。
当李雨燕找到正在办公桌前翻阅各种文件时的景熵倾诉困难：“没有足够的真实参考信息的话AI根本无法快速学会分辨对象。”
拥有足够的数据或许能让AI变得更聪明,但问题是根本得不到那些必要的基础资料啊！
这时景熵正巧在阅读一篇关于目前市场上的虚拟游戏内AI发展现状的文章。
“既然实际素材稀缺那么为何不从模拟环境中寻找资源呢？”他轻笑着给出了建议。
“模拟环境？”李雨燕一时之间没能反应过来。
景熵点点头解释道：“试着去做一个基于AI技术的游戏产品吧把它推向大众然后通过用户的行为来提供你需要的数据。”
这种方法李雨燕从未考虑过于是有些疑惑地追问：“可是这样的做法能得到有效的数据吗？”
只见师傅摆摆手起身说道：“先让我们的AI开始学习，然后再看这些虚拟材料是否可以直接作为参照物。”最近转码严重，让我们更有动力，更新更快，麻烦你动动小手退出阅读模式。谢谢
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