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如果能用人工智能完成,说不定只需要一个零头。
基因做出来之后,放进棉花又用了很长时间。
靠的还是“集中力量办大事”,动用了组织的力量,建构了上中下游三层体系,才能这么快完成。
安夏听完郭教授他们的事迹,钦佩之余,提出:“有些部分应该可以用电脑做,不然光靠烧人力,想要超过已经起步好几年的国外机构,太难了。”
“我们是有这个想法,所以才决定与你们公司合作。”郭教授觉得自己的想法已经很超前了。
以前都必须得在真的田里试种,种成功了,才能推广。
安夏:“我们公司能做的不止是模拟现实的种植环境,还能做更多的事情。”
郭教授用探究的目光看着她:“比如?”
“比如育种。”安夏说,“我不知道农科院更在有没有更好的办法,不过我在农村里看到,许多人还在用泡水和手捏法,全靠经验。”
传统育种工作就是:一杆秤、一把尺、拿牙咬、拿眼瞪。
跟古代农民的区别不大,效率极其之低下。
郭教授没吭声,旁边的农大生脱口而出:“我们现在也是呀!”
安夏:“我们的人工智能可以完全用数据说话,筛选最优质的种子,继续下一轮的选育。”
郭教授思虑再三,同意将种子和数据给紫金科技,用人工智能进行育种和选种。
安夏走的时候,农大生依依不舍:“这些数据都是我们蹲在田里,一棵一棵测出来的,希望能有用。”
“一定有用!”安夏保证。
安夏带回的新课题,对人工智能团队是个挑战。
在此之前,人工智能团队的主要工作量是穷举,疯狂配对就行了。
现在安夏要的是挑出种子里拥有特定基因的那几粒,并且让它们延续下去。
计算机不仅需要准确预测,甚至还要进行虚拟诱变,预测变异的结果,并且进行规模化验证。
刘杰看着技术要求,笑道:“安总,我们这要是能做得成,连窑变瓷器都可控了。”
“那不是挺好的么,万一哪天你穿越到古代,先靠做窑变瓷器发大财,然后靠控制稻穗的数量向皇帝献祥瑞,就能当大官了。再往后,就是赞拜不名、入朝不趋、剑履上殿、加九锡,最后三请三让,你就是皇帝啦!”
人工智能没有问题,问题是刘杰全组人对农业一窍不通,他们组里只有一个人亲自种过东西——葱和蒜,后来还因为出差忘记浇水干死了。
这种重度交叉学科就是很不友好,最后那位种过葱蒜的同事,被同事们共同推选为与农科院沟通的专员。
安夏过来询问他们进度的时候,刚好遇到这位叫王小山的同志整理提问的大纲,他有不少东西要问。
“你这个问题不行。”安夏说,“太多计算机行业的专业术语了,不能确保他们听得懂,沟通效率会降低。”
她指着一个词“非结构化数据”:“你跟他们要这东西,肯定没人懂你在说什么。”
“这……这不就是图像、视频和文档吗?没通过预定义模型构建的都是呀。”王小山觉得这个词就跟“面包”“电视”一样,很简单的,平时上班时常说。
安夏摇头:“你随便问个高中生,你看他们懂么?”
王小山十分为难:“可是不用这些词……没别的了啊。”
“你们是对话沟通,又不限定字数,你打比方,把它能实现的功能描述一遍,不也可以吗?”
王小山又愁苦万分地修改,在人工智能组内部用几个字母就能说明白的事情,换个说法要一百多个字。
他现在就是后悔,为什么要让同事知道他为了吃面条方便,在家里种了葱蒜。结果就因为“你比我们有农业常识”被推出来。
不过他与郭教授相似,很有那么一点人文主义关怀和理想主义在身上。
听到农大生说到农药药不死棉铃虫,反而药死了一万多人,有的家里就剩下了生活不能自理的老两口,王小山红了眼眶。
再加上听说农大生和郭教授他们的工资,再对比自己的高收入,王小山的心里生出了一定要把这个项目做好的想法。
一件事情被强迫干,跟主动想干,达成的效率是完全不一样的。
王小山不仅仅满足于从农科院得到的数据,他还会建构数字模型,判断哪些数据会影响作物。
技术这边推进顺利,安夏感到好奇的是为什么孟山都公司在1990年就已经开发出了这种种子,而且在中国也有公司,却不销售?
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