第201章 收购歪果公司？
歪果公司？
林灰突然想到了deepmind。
deepmind这个时空既然混得这么惨。
把这个公司收购来似乎不错啊。
想来一家即将申请破产保护的公司应该不是很贵吧？
林灰越想越觉得合理。
之所以有这样的想法除了涉外合作之外。
还有另一层面的考虑。
某种程度上讲林灰需要一个代言人。
涉及到新技术的问世往往面对巨大的争议。
就拿前世阿法狗alphago对围棋方面的革新来说吧。
前世不学围棋的人很难理解，相比于其他棋类运动，为什么围棋会受到人工智能这么大的冲击。
因为围棋复杂的变化导致每位棋手在下棋时会有十分明显的棋风。
不同的风格会导致棋手在不同的阶段、局面和棋形采取不同的策略。
相比于其他棋类，围棋在这一点上体现得更为明显。
所谓“对弈”，不仅是两位棋手脑力的角逐，更是棋手个人风格的交锋。
但是人工智能的出现导致最复杂、最多变、最能体现“对弈”乐趣的围棋也出现的所谓“最优解”。
任何游戏都有输赢，围棋作为一种游戏来看自然也不例外。
为了赢，前世围棋棋坛无人不学习人工智能的所谓“最优解”。
毕竟再有个人风格的棋手也很难敌过招招近乎最优解的人工智能。
围棋发展数千年、数不清的棋手大师所展现的风格迥异的棋风，因为人工智能的出现荡然无存。
当人工智能出现后，围棋所承载的许多人文的、情感的东西，也注定会一点点弱化。
在将来人工智能的强大算力下将围棋彻底破解的那一刻停滞。
而留给后人的也注定只是前人对往事的一些回忆罢了。
前世阿法狗alphago人工智能问世后。
对职业棋手更是极其残酷。
原本人类还认为围棋是没有止境的。
于是不断有后辈去挑战前辈们穷极一生都没能到达的新的极限。
棋手们也对此视为信仰，就像是在攀爬一座不知道顶峰在哪里的高山。
虽然不知道顶峰长什么样。
但对于顶峰的渴望成为了棋手们支撑下去的信念。
可阿法狗alphago的出现，原本云雾缭绕的山顶显现了出来。
所有人都看到了顶峰的样子。
但很可惜的是，人类却发现他们对围棋的理解和人工智能差了很远。
阿法狗alphago的出现让所有人都意识到，依靠肉体凡胎是永远不可能登上围棋的山顶了。
这一点，对于职业棋手来说可能的确是过于残酷了。
在阿法狗alphago问世之后，甚至有人悲观的认为。
人工智能的出现直接把围棋这项古老的游戏摧毁的原因。
以林灰看来，人工智能的出现对棋类的影响到底更有利还是更有弊还不好说。
作为普通爱好者，阿法狗alphago的出现肯定是有利的。
人工智能的出现让普通人有了可以欣赏大师对局的能力。
让普通人在屏幕前比肩最强人类甚至超越的能力。
……
各种说法都有。
看得出来一项新技术的诞生是面临着很大争议的。
林灰愿意承担更大的责任。
但并不想将自己牵扯到这些涉及到具体技术层面毫无意义的纷争中。
综合考虑，有些事搞个歪果公司去蹚雷是很有必要的。
……
话说回来，除了利用歪果公司蹚雷之外。
利用歪果公司进行一些技术方面挖坑似乎也是很棒的。
就算林灰不刻意利用这些公司挖坑，这些公司也没少挖坑。
这样的专业团队不充分利用很说不过去。
而且歪果仁对同样是自己人埋的雷应该不会太在意。
当然了技术方面挖坑要精心布置。
技术上那种一眼看出来压根没啥利用价值的坑，别人根本不会去踩。
最好是那种看起来有很大商业价值但实际上实现起来很困难的坑才好。
这样的技术林灰首先想到的是步态识别技术。
前世进入新世纪以来，很多生物信息都被当作特征提取出来作为生物识别的一种手段，步态识别自然也不例外。
步态识别是主要基于人的走路姿态进行身份识别的一种生物识别技术。
步态识别作为识别手段具有唯一性识别的本领。
甚至是人脸识别难以区分的双胞胎利用步态识别技术也能够不费吹灰之力进行区分。
步态识别有着广阔的应用前景，可应用于各种安全场景、刑侦破桉、嫌疑人检索等场景。
虽然这个时空生物识别中并没有步态识别，但林灰相信一旦步态识别这东西搞出来一样会不少人踩坑。
为什么笃定如此呢？
因为林灰以前听黄静说人脸识别这方面这个时空曾经是兴起过大规模抗议的。
部分皿煮国家认为人脸识别会侵犯隐私。
难保这个时空皿煮国家不会对人脸识别再爆发隐私。
但步态识别就不一样了，没人会把走路当作隐私吧，人走路终究是要给别人看的。
通过步态特征作为生物特征进行识别应该不会让人所反感。
既然有如此广阔的钱景，林灰为什么还将这项技术称之为坑呢？
因为步态识别技术其实是很难以实现的。
前世大概在2014年左右就开始进行了关于步态识别的研究
但林灰印象中这方面的研究一直到2020年全球尚无一个统一的标准。
没有标准意味着什么？意味着没有商用。
机器识别这方面的技术一般少说几个月多说两三年就可以落地。
一项研究五六年没落地的技术可以说是天坑了。
至于前世为什么依旧致力于研究？
因为步态识别进行识别的时候技术层面不需要被识别人的同意。
某种程度上来说这种识别方式比人脸识别、虹膜识别、指纹识别更刻薄。
步态识别实现起来之所以很困难主要是是因为建立模型复杂。
另外步态识别所识别的特征点很容易发生变化。
就以一个人来说，不同年龄的时候行走时是不同的姿态。
不同心情时可能行走又是不同的姿态……
抛开这些不谈，在相当控制变量的情况下。
步态识别也会遇到很多挑战。
一个人空手的时候步行可能是一种姿态。
负重行进的时候可能又是一种姿态。
同样是负重，不同的负重情况又不一样。
毕竟即便是相同的负重，不同的负重点也意味着不同的重心。
总之，步态识别方面的研究是超级天坑。