第236章 核心小团体组建（1/2）

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除了少年天才路易斯之外，孟繁岐看中的其余两人，就没有这么传奇的经历了。

两人现在均在斯坦福的AI实验室读博，全都是半路出家，相关专业转过来的。

克拉克今年差不多二十五六的样子，一个白白净净地瘦竹竿，为人比较腼腆少话，本硕主要研究的是运筹学。

这门学科在国内不是特别知名，孟繁岐起先也未能理解。

了解了一下之后，感觉运筹学与数据科学和AI的关系还是非常密切的，可能这也是克拉克博士的时候选择进入斯坦福AI实验室的原因吧。

人工智能或者数据科学的主要体现形式是一种推理预测，通过大量的数据和已知信息，培育出一个非常强大的模型或者系统。

此后便可以使用这个模型去对未知的新信息反复推理预测，比如阿尔法围棋学了很多棋谱之后，就能够与人类在新的一局当中进行对弈。

运筹学很大程度上关注的是更往前一些的事情，那就是如何将一个决策问题建立成数学模型。

假若我有某种问题亟待解决，应该用什么函数和变量去描述这个问题和方法。

“在AI时代，运筹学的领域有点被飞速侵蚀的感觉。”孟繁岐认为大家说AI是【黑箱】是事出有因的，人工智能相比之前的办法更加具有大力出奇迹的特色。

【将问题建模】本身是一个比较复杂的运筹学高水平难题，现在则经常被一个解释性不够强的AI模型直接独家承包。

“你也别管我拿到数据之后在算什么，反正我一通运算之后，效果很好。”

很多人采用AI技术的心态也是：“你也别问那么多，就说我这效果行不行吧！”

这是现阶段许多AI技术被诟病的主要原因，即便它们的性能已经是世界一流，可仍旧有许多地方原理解释不清。

“在传统的图像分类检测问题中，这样的情况或许可以接受。不过真要到自动驾驶领域上，还是需要类似运筹学知识的，毕竟需要操作几吨重的重型机械。”

这是孟繁岐与其交流之后的感受。

诚然，人们或许可以不管你究竟是怎么从车载摄像头中识别出行人、车辆、地面和背景等诸多元素的。

可在这些东西被识别之后，车辆应该做怎样的对应行驶操作，面对川流不息的车流，自动驾驶系统又应该如何进行抉择。

这些东西并不是依靠一个AI模型就足够的。