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    将Google AdSense引入到Google Video当中，这就意味着当红的频道主将有可能通过视频获取盈利，这对我们接下来的发展是非常不利的。”

    “除了YouTube之外，我们目前的两大项目T项目和F项目中，T项目已经开始在旧金山的确进行了小规模邀请测试。根据现在的测试反馈来说，大部分的用户对于T项目还是非常喜欢的。特别是我们将T项目与手机简讯功能结合之后，大部分的既可以通过网络访问T项目，也可以利用手机短信直接使用T项目，这极大地扩大了我们的潜在用户群体。”查德·赫利颇为高兴地说道，“而F项目目前已经进入到内部测试阶段，如果没有什么BUG的话，我们会在加州大学系统、南加州大学、斯坦福大学等学校同步开展测试。就我们内部使用的感受来看，这可能将是未来一款不输于Google Search的产品，而且极有可能复制当年的雅虎奇迹。”

    赫利所说的T项目和F项目其实就是Twitter和Facebook，被誉为是最具代表性的“网络社交媒体”产品。作为博客时代之后的最强两大自媒体工具，Twitter和Facebook在全球都获得了成功。按照原本的时间流程，Twitter的测试版已经上线测试，只不过林锦麒早就抢注了相关域名及商标，因此原来的Twitter必须改名了。

    而相较于原版的Twitter，林锦麒加强了Twitter信息流关联算法，确保用户能被他感兴趣的用户或信息给推送到。同时林锦麒也平衡了明星用户与草根用户的推荐算法，避免用户的私人信息流被庞大的名人的信息流给冲到不知名的地方去了。-

    其实Twitter这款产品本身的开发难度不高，真正复杂的是其中的推荐算法。同样的，基于真实社交关系的Facebook对于推送算法的要求程度更高，因此这才导致了林锦麒将Facebook的研发周期不断压后的缘故。好在后世的Facebook雏形起码要到2006年才会出现，因此林锦麒还是有时间优化自己的Facebook。

    “现在轮到我们来说说我们台面下的几个项目了。”陈士骏算是公司里这群技术宅里比较开朗的一个，看着大家不断地丢数据，听得林锦麒差点都要神游物外了，因此陈士骏开了个小小的玩笑。陈士骏现在除了负责维护凤凰cao作系统的开源社区之外，其实还负责着公司内部两个保密项目。

    “首先我们来说说我们的‘雅典娜项目’，也就是我们的超级计算机项目。”

    是的，林锦麒的确上马了超级计算机项目。超级计算机开发不仅是国与国之前比拼科技能力的重要战场，其实也是各大高科技公司比拼自己技术底蕴的重点项目。全球除了那些“国字号”的超级计算机之外，剩下的超级计算机几乎都被各大研究型院校和高科技公司给包圆了。比如现在美国国内最爱制造超级计算机的就是“蓝色巨人”IBM，而以后则是钱多得没处烧的Google。

    林锦麒的想法倒不是要折腾出一台全球第一的超级计算机，毕竟这需要花费的成本实在是太夸张了。林锦麒制作超级计算机的想法其实是打算验证他的“类人神经系统架构”，这可是林锦麒从黑科技次元兑换到一个可以在现代技术前提下使用的超级计算机架构方法。

    简单来说，人类的大脑及神经系统也就是一台超级计算机，只不过人类这台超级计算机的运算处理能力比人类迄今发明的最强大超级计算机要厉害到哪里去了。简单来说，你要让现在的超级计算机一边模拟人类的微笑一边朗读一段课文就几乎可以逼死这台超算，更别提我们人类还可以在这两个动作的同时一边走路、一边欣赏美景，顺带在脑海里胡思乱想。更为重要的是，人类如此多进程地处理如此多的事件，耗能才多少？估计连一小口香蕉所产生的卡路里都不需要吧？但是如果让超级计算机来的话，那耗能简直吓死人。因此这个“类人神经系统架构”可以在尽量降低能耗和硬件消耗的前提下提高超算的运算能力，算得上是一种突破了吧。

    不过林锦麒从系统里兑换出来的版本大概已经是10.0了，然后林锦麒故意弱化成了1.0版，而最后教给陈士骏的则是0.1版的α测试版本。不过饶是被林锦麒这样弱化再弱化，最后估算出来的效果也将陈士骏吓了一跳。用陈士骏的话说，林锦麒几乎是以一己之力将计算机的世代从第四代推进到了真正想第五代过度的第四代半计算机。

    “目前‘雅典娜项目’进展一切顺利，架构基本得到了验证，目前我们正在寻求最佳方案。相较于‘雅典娜项目’的进展，‘普罗米修斯项目’则有些延宕。”陈士骏有些不好意思地说道。

    和超算并成为高科技公司必涉足的另外一个项目就是“人工智能”，而林锦麒这次提供给陈士骏的人工智能就是源自后世谷歌的AlphaGo。AlphaGo原初版的原理就是“深度学习”和“价值网络”，而“深度学习”则是将一个具体的知识点不断分拆至抽象化，而通过这种分拆让计算机理解人类的“抽象思维”和“模糊思维”，进而摆脱原来计算机那种机械式重复学习；至于“价值网络”就是通过双重评估的方法来确定计算机的决定。

    双重评估的第一重评估就是选择“最优”的选择，即通过深度学习所获得的只是来评估若干个可选方案中哪个是最佳方案；而第二重评估则是“选择”之后引发“最佳可能”的概率有多少，也就是选择了某个选项之后会不会让后续发展也最佳，其实这就是一个负面评估。简单来说，通过双重评估的“价值网络”，计算机可以在一个或若干个最佳选项里找到那个不会给自己带来太大麻烦的“最合适选项”。

    林锦麒和陈士骏讲解这些原理的时候，陈士骏顿时惊为天人。在科学界，“会做事”的往往不如“知道做事”的那么地位高。或许林锦麒并不知道真正的人工智能该如何，但是就凭林锦麒的这一系列分析，那么未来的“人工智能之父”的头衔就跑不掉。不过即便林锦麒指出了一条比较可行的道路，但是要走过去还是比较麻烦的事情。

    “看来我对我们的实力过于高估了。”林锦麒听完陈士骏的分析之后，有些郁闷地说道。

    其实不管是“雅典娜项目”还是“普罗米修斯项目”，要想达到质变的效果，那么首先要满足量变的需求。超级计算机和人工智能堪称是高科技这个烧钱行业里最烧钱的几个研究方向，那些个纨绔子弟是没事开跑车玩，而林锦麒