將Google AdSense引入到Google Video當中，這就意味著當紅的頻道主將有可能通過視頻獲取盈利，這對我們接下來的發(fā)展是非常不利的。”

    “除了YouTube之外，我們目前的兩大項目T項目和F項目中，T項目已經開始在舊金山的確進行了小規(guī)模邀請測試。根據現在的測試反饋來說，大部分的用戶對于T項目還是非常喜歡的。特別是我們將T項目與手機簡訊功能結合之后，大部分的既可以通過網絡訪問T項目，也可以利用手機短信直接使用T項目，這極大地擴大了我們的潛在用戶群體。”查德·赫利頗為高興地說道，“而F項目目前已經進入到內部測試階段，如果沒有什么BUG的話，我們會在加州大學系統(tǒng)、南加州大學、斯坦福大學等學校同步開展測試。就我們內部使用的感受來看，這可能將是未來一款不輸于Google Search的產品，而且極有可能復制當年的雅虎奇跡。”

    赫利所說的T項目和F項目其實就是Twitter和Facebook，被譽為是最具代表性的“網絡社交媒體”產品。作為博客時代之后的最強兩大自媒體工具，Twitter和Facebook在全球都獲得了成功。按照原本的時間流程，Twitter的測試版已經上線測試，只不過林錦麒早就搶注了相關域名及商標，因此原來的Twitter必須改名了。

    而相較于原版的Twitter，林錦麒加強了Twitter信息流關聯算法，確保用戶能被他感興趣的用戶或信息給推送到。同時林錦麒也平衡了明星用戶與草根用戶的推薦算法，避免用戶的私人信息流被龐大的名人的信息流給沖到不知名的地方去了。-

    其實Twitter這款產品本身的開發(fā)難度不高，真正復雜的是其中的推薦算法。同樣的，基于真實社交關系的Facebook對于推送算法的要求程度更高，因此這才導致了林錦麒將Facebook的研發(fā)周期不斷壓后的緣故。好在后世的Facebook雛形起碼要到2006年才會出現，因此林錦麒還是有時間優(yōu)化自己的Facebook。

    “現在輪到我們來說說我們臺面下的幾個項目了。”陳士駿算是公司里這群技術宅里比較開朗的一個，看著大家不斷地丟數據，聽得林錦麒差點都要神游物外了，因此陳士駿開了個小小的玩笑。陳士駿現在除了負責維護鳳凰cao作系統(tǒng)的開源社區(qū)之外，其實還負責著公司內部兩個保密項目。

    “首先我們來說說我們的‘雅典娜項目’，也就是我們的超級計算機項目。”

    是的，林錦麒的確上馬了超級計算機項目。超級計算機開發(fā)不僅是國與國之前比拼科技能力的重要戰(zhàn)場，其實也是各大高科技公司比拼自己技術底蘊的重點項目。全球除了那些“國字號”的超級計算機之外，剩下的超級計算機幾乎都被各大研究型院校和高科技公司給包圓了。比如現在美國國內最愛制造超級計算機的就是“藍色巨人”IBM，而以后則是錢多得沒處燒的Google。

    林錦麒的想法倒不是要折騰出一臺全球第一的超級計算機，畢竟這需要花費的成本實在是太夸張了。林錦麒制作超級計算機的想法其實是打算驗證他的“類人神經系統(tǒng)架構”，這可是林錦麒從黑科技次元兌換到一個可以在現代技術前提下使用的超級計算機架構方法。

    簡單來說，人類的大腦及神經系統(tǒng)也就是一臺超級計算機，只不過人類這臺超級計算機的運算處理能力比人類迄今發(fā)明的最強大超級計算機要厲害到哪里去了。簡單來說，你要讓現在的超級計算機一邊模擬人類的微笑一邊朗讀一段課文就幾乎可以逼死這臺超算，更別提我們人類還可以在這兩個動作的同時一邊走路、一邊欣賞美景，順帶在腦海里胡思亂想。更為重要的是，人類如此多進程地處理如此多的事件，耗能才多少？估計連一小口香蕉所產生的卡路里都不需要吧？但是如果讓超級計算機來的話，那耗能簡直嚇死人。因此這個“類人神經系統(tǒng)架構”可以在盡量降低能耗和硬件消耗的前提下提高超算的運算能力，算得上是一種突破了吧。

    不過林錦麒從系統(tǒng)里兌換出來的版本大概已經是10.0了，然后林錦麒故意弱化成了1.0版，而最后教給陳士駿的則是0.1版的α測試版本。不過饒是被林錦麒這樣弱化再弱化，最后估算出來的效果也將陳士駿嚇了一跳。用陳士駿的話說，林錦麒幾乎是以一己之力將計算機的世代從第四代推進到了真正想第五代過度的第四代半計算機。

    “目前‘雅典娜項目’進展一切順利，架構基本得到了驗證，目前我們正在尋求最佳方案。相較于‘雅典娜項目’的進展，‘普羅米修斯項目’則有些延宕。”陳士駿有些不好意思地說道。

    和超算并成為高科技公司必涉足的另外一個項目就是“人工智能”，而林錦麒這次提供給陳士駿的人工智能就是源自后世谷歌的AlphaGo。AlphaGo原初版的原理就是“深度學習”和“價值網絡”，而“深度學習”則是將一個具體的知識點不斷分拆至抽象化，而通過這種分拆讓計算機理解人類的“抽象思維”和“模糊思維”，進而擺脫原來計算機那種機械式重復學習；至于“價值網絡”就是通過雙重評估的方法來確定計算機的決定。

    雙重評估的第一重評估就是選擇“最優(yōu)”的選擇，即通過深度學習所獲得的只是來評估若干個可選方案中哪個是最佳方案；而第二重評估則是“選擇”之后引發(fā)“最佳可能”的概率有多少，也就是選擇了某個選項之后會不會讓后續(xù)發(fā)展也最佳，其實這就是一個負面評估。簡單來說，通過雙重評估的“價值網絡”，計算機可以在一個或若干個最佳選項里找到那個不會給自己帶來太大麻煩的“最合適選項”。

    林錦麒和陳士駿講解這些原理的時候，陳士駿頓時驚為天人。在科學界，“會做事”的往往不如“知道做事”的那么地位高。或許林錦麒并不知道真正的人工智能該如何，但是就憑林錦麒的這一系列分析，那么未來的“人工智能之父”的頭銜就跑不掉。不過即便林錦麒指出了一條比較可行的道路，但是要走過去還是比較麻煩的事情。

    “看來我對我們的實力過于高估了。”林錦麒聽完陳士駿的分析之后，有些郁悶地說道。

    其實不管是“雅典娜項目”還是“普羅米修斯項目”，要想達到質變的效果，那么首先要滿足量變的需求。超級計算機和人工智能堪稱是高科技這個燒錢行業(yè)里最燒錢的幾個研究方向，那些個紈绔子弟是沒事開跑車玩，而林錦麒