“现在轮到我们来说说我们台面下的几个项目了。”陈士骏算是公司里这群技术宅里比较开朗的一个，看着大家不断地丢数据，听得林锦麒差点都要神游物外了，因此陈士骏开了个小小的玩笑。陈士骏现在除了负责维护凤凰操作系统的开源社区之外，其实还负责着公司内部两个保密项目。
“首先我们来说说我们的‘雅典娜项目’，也就是我们的超级计算机项目。”
是的，林锦麒的确上马了超级计算机项目。超级计算机开发不仅是国与国之前比拼科技能力的重要战场，其实也是各大高科技公司比拼自己技术底蕴的重点项目。全球除了那些“国字号”的超级计算机之外，剩下的超级计算机几乎都被各大研究型院校和高科技公司给包圆了。比如现在美国国内最爱制造超级计算机的就是“蓝色巨人”IBM，而以后则是钱多得没处烧的Google。
林锦麒的想法倒不是要折腾出一台全球第一的超级计算机，毕竟这需要花费的成本实在是太夸张了。林锦麒制作超级计算机的想法其实是打算验证他的“类人神经系统架构”，这可是林锦麒从黑科技次元兑换到一个可以在现代技术前提下使用的超级计算机架构方法。
简单来说，人类的大脑及神经系统也就是一台超级计算机，只不过人类这台超级计算机的运算处理能力比人类迄今发明的最强大超级计算机要厉害到哪里去了。简单来说，你要让现在的超级计算机一边模拟人类的微笑一边朗读一段课文就几乎可以逼死这台超算，更别提我们人类还可以在这两个动作的同时一边走路、一边欣赏美景，顺带在脑海里胡思乱想。更为重要的是，人类如此多进程地处理如此多的事件，耗能才多少？估计连一小口香蕉所产生的卡路里都不需要吧？但是如果让超级计算机来的话，那耗能简直吓死人。因此这个“类人神经系统架构”可以在尽量降低能耗和硬件消耗的前提下提高超算的运算能力，算得上是一种突破了吧。
不过林锦麒从系统里兑换出来的版本大概已经是10.0了，然后林锦麒故意弱化成了1.0版，而最后教给陈士骏的则是0.1版的α测试版本。不过饶是被林锦麒这样弱化再弱化，最后估算出来的效果也将陈士骏吓了一跳。用陈士骏的话说，林锦麒几乎是以一己之力将计算机的世代从第四代推进到了真正想第五代过度的第四代半计算机。
“目前‘雅典娜项目’进展一切顺利，架构基本得到了验证，目前我们正在寻求最佳方案。相较于‘雅典娜项目’的进展，‘普罗米修斯项目’则有些延宕。”陈士骏有些不好意思地说道。
和超算并成为高科技公司必涉足的另外一个项目就是“人工智能”，而林锦麒这次提供给陈士骏的人工智能就是源自后世谷歌的AlphaGo。AlphaGo原初版的原理就是“深度学习”和“价值网络”，而“深度学习”则是将一个具体的知识点不断分拆至抽象化，而通过这种分拆让计算机理解人类的“抽象思维”和“模糊思维”，进而摆脱原来计算机那种机械式重复学习；至于“价值网络”就是通过双重评估的方法来确定计算机的决定。
双重评估的第一重评估就是选择“最优”的选择，即通过深度学习所获得的只是来评估若干个可选方案中哪个是最佳方案；而第二重评估则是“选择”之后引发“最佳可能”的概率有多少，也就是选择了某个选项之后会不会让后续发展也最佳，其实这就是一个负面评估。简单来说，通过双重评估的“价值网络”，计算机可以在一个或若干个最佳选项里找到那个不会给自己带来太大麻烦的“最合适选项”。
林锦麒和陈士骏讲解这些原理的时候，陈士骏顿时惊为天人。在科学界，“会做事”的往往不如“知道做事”的那么地位高。或许林锦麒并不知道真正的人工智能该如何，但是就凭林锦麒的这一系列分析，那么未来的“人工智能之父”的头衔就跑不掉。不过即便林锦麒指出了一条比较可行的道路，但是要走过去还是比较麻烦的事情。
“看来我对我们的实力过于高估了。”林锦麒听完陈士骏的分析之后，有些郁闷地说道。
其实不管是“雅典娜项目”还是“普罗米修斯项目”，要想达到质变的效果，那么首先要满足量变的需求。超级计算机和人工智能堪称是高科技这个烧钱行业里最烧钱的几个研究方向，那些个纨绔子弟是没事开跑车玩，而林锦麒搞超算和人工智能就几乎是没事烧超跑玩。现在的研究瓶颈在意烧超跑已经不够了，我们要烧飞机才行了。烧超跑已经是林锦麒的极限了，如果要烧飞机的话，估计林锦麒烧到破产都不见得有点效果。
“我们现在来讨论一下，首先，我们要不要引入战略投资者？其次，我们准备引入几个战略投资者？”
高科技行业无论在这个时代还是后世都是高投入高回报的高风险产业，因此对于创业者来说，引入风投资本几乎是约定俗成的事情了。毕竟哪怕你是比尔·盖茨的亲儿子创业高科技，盖茨也不敢一个人全部担下风险，势必要风险分摊来降低未来可能的损失。正因为高科技行业的这个特性，于是针对高科技的风投资本是越来越多。
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