第182章天才的麵前沒有挫折
海麵上的事情很快傳到了陳念的耳朵了，不過他對這樣的騷操作，卻是見怪不怪了。
本來就是要退役的軍艦，拿去給漁政、海警用，不是各國的基本操作嗎？國際慣例罷了嘛，不值得驕傲！
更何況，這次“改造”用的051本來就老的不行，按照他的記憶，06年就要退役了，退役之前發揮下餘熱，臨時救救場，不算什麼.不過，對他來說，在這件事情之後，造島事宜提上日程，障礙基本掃除，剩下的工作就是在最短的時間之內造出屬於我們自己的天鯨號。
陳念沒有到現場去指揮，因為相比起之前的所有項目，其實天鯨號的總體技術難度並沒有想象中的那麼高。
它的難，主要體現在工程難度上。
也就是說，難在怎麼把一個巨型項目有條理地拆解、分配，怎麼調動各個部門的生產力，怎麼進行流程化、標準化的生產。
這些方麵，其實陳念是幫不上太多忙的。
他所能做的，隻是在項目組遇到技術關卡的時候，動用自己的力量，幫助他們快速突破罷了。
所以，在不在現場，差彆都不大。
於是，這段時間裡，陳念都留在西工大，繼續他的學習。
先進工程材料的全部課程已經學完，不過跟那些玄幻小說裡寫的不一樣，學完了一本完整的“秘籍”，他並沒有立刻就獲得強大的“功法”。
因為這玩意兒的積累是步步為營的，不存在什麼一步登天的機緣。
不過回頭看起來，這一整段學習給他提供的源點數量也達到了15點以上，總體來說，還是極為劃算的。
下一步，陳念打算繼續去學材料表麵界麵科學，進一步完整和充實自己的材料學知識體係。
課程已經預約好，導師仍然是莫忠敏，以他的水平，教現在的陳念還算是得心應手除了上課之外，陳念目前做的最多的事情，就是跟王建成一起討論無人機係統的問題了。
這本來是王建成的項目，但在看到項目的潛力之後，陳念也忍不住參與了進去。
倒不是想要摘王建成的果子，隻是出於一種.科研人員的好奇心和征服欲。
他想知道，自己到底有沒有能力在不需要係統幫助的情況下搞出有突破性的成果。
這種想法就跟身居高位的職場精英，還要不斷地去裸身求職一樣。
都是為了檢驗自己的真實實力，避免溫水煮青蛙，最後死在鍋裡。
截至目前，進展也讓他驚喜。
雖然說在這方麵，王建成的確是個不折不扣的天才，但自己的指導和協助也發揮了不可替代的作用。
在充分理解了卷積神經網絡算法的原理之後，兩人僅僅花費了不到三周的時間，就已經做出了第一版的弱人工智能訓練模型，準備開始初步的測試了。
而作為重要項目夥伴，陳念自然也是不會缺席這次意義重大的測試的。
結束了一天的小課之後，陳念跟王建成約在了學校的計算機綜教中心的實驗室裡，那裡有能夠支撐卷積神經網絡模型所需算力的小型機，正好可以用於這次訓練實驗。
——當然，能批下來，其實也是陳念通過陳果暗中安排的結果。
不然的話，陳念自己雖然可以隨便進出，但以王建成一個普通學生的身份，無論多麼牛逼，這玩意兒也不可能對他開放.陳念有時候也不由得有些感慨。
科研如修仙，財侶法地缺一不可啊。
他一路向實驗室的方向走去，進門之後，王建成已經早早地等在了那裡，一見他走進來，便立刻站起身熱情地招呼道：
“學長！在這邊！”
陳念過去一看，在場的不僅有王建成，還有之前自己曾經求助過的、西工大專門教飛控的教授楚建樹。
當時王建成打算啟動項目，但各方麵的資源、信息準備都不夠充足，於是陳念就通過陳果的關係聯係了楚建樹，讓他來做一個接口人。
也是通過他的關係，這個配了小型機的實驗室才會開放。
對方並不是星火小組的成員，也不知道陳念的身份，在他眼裡，陳念和王建成一樣，都是一個“普通”的，比較天才的學生而已。
他趕緊上去打了個招呼。
“楚教授，您也在啊？”
楚建樹笑著點了點頭，回答道：
“你們這個項目挺有意思的，我之前也跟著看了，現在出成果了，肯定要來看看。不影響你們吧？”
“不影響不影響，您願意來指導，我們高興還來不及呢。”
陳念笑著回答道。
而另一邊，王建成已經設置好了模型的基本參數，也連接上了模擬飛行程序。
在之後的訓練裡，模型將會根據飛行程序輸入的隨機指令自動開始學習，用高頻率的試錯逐漸去尋找收益最大的策略。
“所以你們的判據是最後怎麼設置的？還是之前說的那樣，以跟隨距離為標準嗎？”
楚建樹開口問道。
“不是，已經改了。這個判據太死板了，如果隻使用距離作為判據，雖然成功率高，但同時，一旦失敗，造成的後果也很嚴重。”
“我們沒辦法把預估損失也作為判據加進去，那樣的話，整個模型會變得太過龐大。”
“即使我們現在的小型機跑得動，以後真上了無人機也跑不動。”
“所以，最後的策略是，使用歸隊成功率作為主權重判據，距離隻作為輔助。”
聽到陳念的回答，楚建樹眼前一亮。
這的確是一個很聰明的策略。
作為編隊中的重要部分，毫無疑問，無人機是要跟有人機組成飛行編隊的，但由於性能上的差異，編隊的隊形不可能永遠保持穩定。
——彆說有人、無人混編了，哪怕純粹的有人機編隊，也不可能在戰鬥中始終保持隊形。
但另一方麵，如果想要形成戰鬥力，編隊、分組又是必須的。
這就要求飛行員在完成戰術動作之後迅速歸位。
以此為標準，去約束無人機的行動，並作為機器學習訓練的判據，一方麵給了模型更大的自由度，一方麵也能滿足實際使用的需求，可以說是折中情況下最好的選擇了。
這兩小子不愧是天才啊，一法通萬法通，為了這個模型，他們所掌握的絕對不僅僅是單一的人工智能知識而已。
麵向對象的開發，才是真正有用的開發啊。
不過，一個普通的學生，怎麼會有這樣的見識呢？
——他還不知道，此時的陳念，對於空軍戰術的了解，其實都是已經有過實踐經驗的了“很聰明，這應該是我們最好的解決方案了。咱們現在就開始嗎？”
“現在開始！”
王建成點了點頭，手指輕敲回車鍵。
伴隨著小型機的風扇轉動，程序立刻開始了運轉。
一條條數據不斷輸入到模型中，由於沒有可視化界麵，所有的學習過程都是以數據的形式呈現。
楚建樹看的都不太明白，倒是王建成，一邊緊緊盯著瘋狂閃爍的一行行代碼，一邊不斷地開口解釋：“已經完成一千次訓練了，效果很差，成功率0不過也正常，我估計至少要訓練百萬次以上，才能達到初步的效果。”
“五千次，這算成功了一次，有一架無人機歸隊了，但這是運氣，策略還沒辦法形成”
時間一分一秒地過去，隨著程序的不斷運轉，王建成的臉色變得越來越凝重。
原因無他，成功率太低了！這個模型的訓練效果遠遠要弱於他的預期，如果按照這樣的效率，恐怕億級的訓練都不夠用。
那還玩個屁啊？
機器學習中有一條鐵律：當ai的訓練強度大於人工訓練強度時，那模型就是無效的。
很顯然，他手裡的這個模型，就是這樣的情況。
“不太行啊.這個算法好像達不到可用的標準。”
“訓練效率太過低下了，策略生成的速度也慢。”
“這麼搞下去，我們還不如人工遍曆定製策略來的劃算了.”
聽到他的話，陳念也皺起了眉頭。
他開口問道：“能看出原因嗎？”
“看不出來.我感覺咱們的算法應該是沒什麼大問題的，但是，冷啟動耗費的資源太多了。”
“機器學習的本質也是遍曆，但它沒辦法做任何感性經驗的參考。”
“也就是說，人工先驗和機器先驗拉不齊”
看著王建成略微有些失望的眼神，陳念繼續問道：“上次聊的混淆矩陣呢？能解決嗎？”
“解決不了.現在我們的問題是，priors和experience都比較少，想要高效得到高水平解決方案，就必須要求機器的智能化水平極高。”