第132章 黄博士来电（2 / 2）

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用价值又或者是工业落地前景的方向。

说白了，这个东西，它赚不到什么钱。

项目做起来像个貔貅，只看到钱进去，看不见东西出来。

而孟繁岐作为人工智能学界飞速升起的新星，尤其在检测相关算法上突破众多。

检测相关的许多技术落地的条件已经成熟，做这方面的研究肯定是收获颇丰的。

对比之下，他不见得能够看得上这个围棋ai的项目项目，即便看上，也不见得有这个时间来参与。

不过黄博士还是进行了努力和尝试去邀请。

“正好deepmind刚刚被谷歌收购了，我就去问了下杰夫有关你的情况，想看看有没有合作的机会。杰夫和辛顿说，你现在虽然是谷歌大脑的研究员，但是享有很高的自主权，他们不会对你多做什么限制，也不是特别清楚你的时间安排，因此让我直接来跟你联络就好。”

黄博士说这话的时候，其实也有些好奇。

研究员这样的岗位，的确有一定的自主权，可以根据自己的特长和喜好做一些研究方向的选择和取舍。

可像孟繁岐这样，两个大领导明显都表露出“由他去吧”“我可管不了这家伙”态度的研究员，实在是不多见。

“我主要是给谷歌稍微创收了亿点，也就亿点点。”孟繁岐哈哈大笑，这事情上回辛顿跟他聊过。

自从孟繁岐三板斧给谷歌广告收入创收三分之一之后，谷歌大脑整个部门的特权就算是彻底确立了。

钱钱钱，所有董事的命脉。

谁能如此强力创收，谁就能享有无限的特权。

孟繁岐一创收，整个部门都跟着喝汤。

谷歌因此彻底确立了人工智能优先的企业宗旨，谷歌大脑的地位自然就无比超然。

而这一切的最大功臣孟繁岐，当然也就无人能管了。

人家就是没服从指令，这才搞出了这么多的营收。

怎么着，你想管他？你给谷歌创收了多少？

“不瞒你说，我其实对围棋ai还挺感兴趣的，方便的话，今天先说一下目前的进展？”

孟繁岐不像黄博士，棋力很高，差不多都有业余六段的水平了。

他的水准基本上是刚读懂围棋的基本规则，一次都没跟人好好下过的水平。

也就看了战鹰和雪糕几个基础教学视频，还是没太专心看的那种。

但这丝毫不影响他对围棋ai的兴趣，他关注其中的ai远大过围棋。

孟繁岐这一年来都专注于积累原始资本，拿自己最熟悉的视觉技术去变现，险些都要忘记一些基本的人生追求了。

视觉算法，尤其是检测方面的这一系列操作，yolo-多目标-人脸，都是孟繁岐前世的舒适区。

各种技巧和源码滚瓜烂熟，完全可以一人成军，整套功能开发下来，都不带卡顿的。

这些都是前世变现最成熟的技术，流程和原理也没有那么麻烦。

而阿尔法狗这样的复杂系统，就不是孟繁岐一个人拍拍脑袋可以复现出来的了。

其中海量的棋谱数据，输入的方式，评分的标准，搜索对抗的原理和筛选策略。

这部分内容孟繁岐基本上都不大熟悉，谁让不能变现的技术，面试考得太少呢。