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“我现在也做不到，但我可以在两三年内做到，而且确保比他们快至少一到两年。”冯见雄智珠在握地说。
“那描述一下你的技术蓝图。”杰克马当仁不让地问。
冯见雄也不客气：“可以，不过能让他们先回避一下么？我的计划，不是纯粹靠技术手段来解决的。而是技术不够、商业和运营来凑。所以，涉及到很多容易被‘借鉴’的创意。我必须确保自己的商业机密。”
杰克马一听，给老曾和蔡重信都使了个颜色，让他们先出去鸡尾酒。
蔡重信和老曾对视一眼，一声不吭带着人走了。
冯见雄微微一笑：“其实，我的办法，说穿了也简单——据我所知，目前谷歌公司进行的‘智能看懂视频’项目，其项目预期期限，需要5年，才能攻克全部技术难点。
但是，这5年不是‘行百里而半九十’的，而是按照一个个技术阶段分别攻克的。他们要实现的最终目标，是‘通过让人工智能算法，识别出一个视频中，哪几帧画面才是决定全篇调性、故事主题的‘主要内容中心思想’。
然后，再通过精读识别这些帧的画面上，有多少人物、什么动作、发生了什么故事’，最后总结出‘这视频大致是在说讲怎么样一个故事’。”
冯见雄说到这里的时候，稍微停顿了一下。也观察了杰克马的接受度，又通俗解释了几个点。
他的这番理论，如果都用术语表述，可能比较晦涩。
但是，举个小学生都懂的例子，横向对比一下，就通俗了——谷歌科学家们，在调教“深度学习”型人工智能、理解人类语言文字图像信息的时候，其实有点儿像老师给小学生上语文课。
相信小学生都记得，当年语文课的时候，老师会不厌其烦问你：这篇课文的主要内容是什么？中心思想是什么？线索是什么？
很多小学生当初肯定是内心有一万头羊驼奔腾而过：尼玛！老子知道这个课文说了啥，看懂不就好了？你问个屁的“主要内容”、“中心思想”啊！考试答错了还扣分！
但你别说，调教机器人学语文的时候，还真得严格按照“主要内容”、“中心思想”这么一步步总结下来。很多人类觉得可以靠本能绕过去、或者省略掉的步骤，机器是绕不过去的。
杰克马很快就懂了，示意他继续：“那么，然后呢？”
冯见雄继续解说：“既然知道谷歌的技术路线了，那么我们就可以推断：在实现最终极的目标之前，谷歌需要先解决‘读懂一张图里发生的故事’的问题，然后再考虑‘如何选出一个视频中最能体现中心思想的那几帧’。
那么，距离‘读懂一张图里的故事’这一步，谷歌目前差多远呢？我认为大致是三年——目前谷歌已经可以做到识别图片里是不是有一张人脸，但还没法识别这个人到底是谁、和另一张照片里的人是不是同一个。
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