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    他的大腦認為想要實現真正的人工智能，必須要是硬軟件兩者一同革新，才能可能最終實現，兩者缺一不可。

    所以軟件方面，他需要重新系統的梳理各類算法跟數學知識，比如數學方面的線性代數、概率論、拓撲學、泛函、優化論等。

    硬件方面他需要去設計全新的芯片，而且他的大腦認為既然要做自己的方向，現階段的EDA軟件肯定是達不到要求的，所以他得重新設計，寫一款設計智能芯片專用的EDA軟件出來。

    光是這個軟件就是個天坑，主框架、元器件庫、工程庫、各種接口、工具……

    這還只是純技術方面需要的東西。

    成熟的EDA軟件還需要提供匹配的仿真工具，為設計出的芯片提供各種模擬調試環境。這就已經不是單純的技術問題，更是一個經驗領域。

    因為仿真環境需要大量的數據支撐，需要像英特爾、臺島積電、三星電子等等芯片制造商提供詳實的數據支撐，來保證提供一個結果不會偏差太多的仿真測試。

    畢竟不可能芯片設計出來就直接拿去流片，要知道流片是很昂貴的，再有錢也禁不起這么造。

    有了EDA軟件還只是起步，接下來是芯片結構設計。

    這一步很難，難就難在要繞過被人的專利，設計出一個新的智能芯片架構。整體架構出來了，還有各個細節部分，比如每塊芯片都要去設計引腳定義、規格、功能，然后用來豐富自家的元件庫。

    這個過程還要給芯片寫好底層驅動，各種通訊協議。

    然而這些跟接下來的難度比起來都是浮云，因為關鍵在于芯片不止要設計出來，還要能造出來。

    所以他的大腦還希望他能學習精密光學、材料化學，微電子加工。

    另外，他的大腦還覺得實現人工智能還有另外一條路，那就是仿造人類，通過生物材料設計一種跟人腦通訊差不多模式通過神經介質來傳遞存儲信號的人工智能實現模式，這又是一個全新的領域，所以需要各種生物學知識跟計算機知識。

    至于現階段比較流行的所謂深度學習跟神經網絡，他甚至認為沒什么太大的科技含量，其大半功能的實現，都是通過不斷的回歸，不斷的修改權重，最后給出最優解。

    所以五個小時后，從圖書館走出的寧為整個人都被震撼到了。

    他感覺自己的大腦肯定是對自己的想法有什么誤解。
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