第178章 这是AI？和人有什么差别！ (第1/2页)
这个世界无处不充满着竞争，可谓是一步慢就会步步慢。
甚至，随着科学技术的不断发展，尤其是航空航天技术的发展，这种竞争甚至延伸到了地球之外。
离地球最近的星球，月球则是成为了最大的竞争空间。
月球地表富含氦三，而氦三是现在可控核聚变的重要原料。
在可控核聚变的研究日渐深入，甚至中核工业已经公开发布“可控核聚变是其未来唯一的能源方向”之后，可控核聚变的应用已经初露端倪。
世界各国也是纷纷发布月球探测计划，这其中，最大的两个竞争对手自然是中美。
尤其是今年，中国率先宣布组建月球互联网的计划，阿美瑞肯不甘落后，当即也制定了月球的回归计划。
在这个进程中，科学院空天技术研究院、空间科学与应用研究中心的任务非常繁重。
其中长久难以解决的问题也在其中。
这天，科学院相关部门联合月球探测工程召开了一场会议，纪弘以“特别顾问”的名义参会。
他们相互之间汇报了工作进度和研究难点，什么“IP over CCSDS空间组网通信关键技术”、“月球通信导航星座，打造‘月球版北斗’”、“地外建造技术”等等等等。
纪弘坐在会议室里，听得很认真，但实际上什么也没听懂。
只是大约知道他们要干什么，就是要在月球上盖房子、构建月球互联网之类的东西。
“……我选取了SCPS-TP提出的SNACK改进策略，基于NS2对TCP进行了适应性改进，构建SNACKTCP空间通信网络仿真模型。
“下一步要对其在空间网络中的吞吐率、丢包率、链路利用率等性能进行仿真对比分析……”
……
纪弘一边听，一边不停的拿着自己的手机，搜索着的相应的关键词，力图稍微明白明白他们究竟在说什么。
在又听了一大通的天书之后，他终于是摇了摇头，选择摆烂，没办法，根本听不明白。
此刻的遭遇也一下子又让他想起了之前和刘向东院士探讨的问题，如果在未来，真的出现了AI无比强大，而人啥都不明白的场景，那不就相当于此刻的自己吗？
这种感觉可是不怎么好受。
“可是，如果我的手能跟上，能够与AI进行相关的对话，看着解释，其实还是能明白的。”
纪弘如此想着：“那么，为什么不做一个辅助的设备，类似于同声传译那样，将我不懂的东西立即给我一份相应的解释呢？
“甚至都不仅仅是可以用于这种会议，任何感官接受到的信息都可以，甚至也可以不限于搜索，模拟、分析甚至推演都可以去搞啊！
“……”
这個念头一出来立刻就打不住了，一个全新的产品迅速的在纪弘的脑海里形成，甚至整体的规划和功能已经渐渐的露出了它的雏形，也为纪弘接下来怎么提高人自身的能力提供了一个极为独特的思路。
理论上，人提高自己的能力，唯有不断的学习、唯有亲自去实验去经历、唯有不断的锻炼和提高自己。
但随着知识的越来越多、信息越来越泛滥，人生短短百年，是不可能将所有的知识学得完的。
就如现在，人们从小学初中高中大学硕士博士，按部就班的将学业搞到顶尖的水平，大多数人都已经到了三十岁的而立之年了。
到了这个程度，才能在前人这些“巨人”的肩膀上去研究新的东西，而三十岁，哪怕不考虑六十岁退休这件事儿，人生也已经过去三分之一了。
而随着这些研究的越来越深入，后来的需要学习的东西也越来越多，甚至穷极一生也不可能学完所有的东西。
现在的教育，采取的是分学科分领域甚至是细分研究方向的方式来进行的，但这种细分也有很大的弊端。
在需要多学科协调的时候，相互之间的“交流”是有很大的成本的，所以有跨学科的“新生学科”出现。
而新生学科的专业人士，往往需要对两个甚至多个学科的知识都了如指掌。
这是非常不容易的，学的越多越难以精通。
而这种跨学科的人才，在实际的工作中，往往扮演的是润滑剂或者是中间桥梁的作用——跟双方进行沟通和交流。
“这个过程是不是可以由AI来替代呢？”
纪弘也没心思听会议上专家们在讲什么了，他在梳理着自己脑海中这一套东西的逻辑。
逻辑其实非常简单，往小了类比——就像小学生读课文一样，遇到了一个不认识的字，不会读，也不懂是什么意思，甚至影响了整个一句话都不明白了。
这个时候去翻翻字典，查到了它的读音和释义，哦，懂了，然后套入整个句子，瞬间理解。
纪弘脑子的这套产品就类似于这么一个词典，只不过，通过自己的感官、外界的信息，比如现在——会议的声音，自动的帮你去查询去搜索，然后反馈到人的眼睛或者是耳朵里，帮助自己理解整场会议的内容。
如果不局限于这场会议，而是套入到日常研究中：我是一个设计师，原本是设计机器狗的，这个狗在地球上已经设计出来了，跑的非常溜。
但现在月球探测需要这么一个东西，有什么差别呢？我不懂！
正常情况下，我需要去找相关的专家去共同的研究，或者自己去学习去查找相关的资料：
月球与地球重力不同只有地球的六分之一、月球上没有空气、月球的昼夜温差大，在一个自转周期内，温差可以达到310℃、还有月球的地形、传感器的工作等等等等都有不小的差别。
知道这些就完了吗？显然不是！
就拿温差来说，有哪些影响呢？哦，大幅度的温差会使橡胶老化加速，所以必须使用特殊材料等等。
这些东西涉及到的学科、知识太多，需要考虑的问题方方面面，忽视了哪一个都容易出问题。
所以这种设计往往需要非常多学科专业人才的配合。
但如果这个工具真的能够发挥作用，那么相关的工作都可以由类思维的AI来进行辅助了！
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