白辰温和地制止:“夏飞,别乱说。”
“我们在做一个项目。”叶昀平静地说,“关于人工智能辅助古棋谱复原。”
餐桌上安静了几秒。
“什么玩意儿?”蒋烁皱眉。
苏沐好奇:“人工智能和古棋谱?这能结合吗?”
顾璟看向久久:“听起来很有意思,能具体说说吗?”
于是久久解释了那个明代棋谱的修复难题,叶昀补充了算法辅助的思路。虽然大家不一定完全听懂技术细节,但都感受到了这个项目的价值。
“感觉很酷啊!”夏飞说,“就是那种……科技与传统的碰撞!”
“确实很有意义。”白辰点头,“如果需要什么帮助,随时说。”
顾璟看着叶昀和久久:“你们打算做到什么程度?”
叶昀推了推眼镜:“目前是实验性质。如果效果理想,可以考虑写成论文。”
“论文?”久久有些惊讶,她没想那么远。
“有价值的学术成果应该被记录和分享。”叶昀说得很自然,“而且,如果我们的方法可行,可以推广到其他古籍复原领域。”
这话让久久心里一动。是啊,如果这个方法对棋谱有效,那对破损的乐谱、画谱、甚至是文学作品,是否也有帮助?
晚饭后,久久主动找到叶昀:“关于论文……我从来没写过学术论文,不太会。”
“我可以负责方法论和数据分析部分。”叶昀说,“你负责古籍修复的专业背景和案例研究。署名可以并列第一作者。”
他说得直接而务实,没有客套,但恰恰是这种直接让久久感到踏实。
“好。”她说,“我们试试。”
窗外的冬夜寒冷,但公寓里温暖明亮。两个原本平行工作的人,因为一个偶然的问题,开始了交叉与融合。
而他们都不知道,这个偶然的开始,会结出怎样的果实。
合作正式开始后,叶昀和久久才发现,他们的工作方式几乎是两个极端。
叶昀是纯粹的逻辑思维。他需要清晰的流程、明确的数据、可验证的步骤。每天开始工作前,他会列出当天的任务清单,精确到小时。每个决策都要有依据,每个结论都要有数据支持。
久久则更偏向直觉和经验。古籍修复本身就有很多不可量化的因素——纸张的质感、墨色的层次、笔触的力度、甚至修复时的心境。她习惯于在整体把握中寻找细节,在模糊地带依赖专业直觉。
第一次重大分歧发生在算法训练阶段。
叶昀设计了一个基于深度学习的模型,需要大量的标注数据——也就是要把清晰的棋谱一步步输入,告诉AI“这是开局”“这是中盘”“这是收官”“这步棋体现了攻击性风格”等等。
“我们需要至少一千局完整棋谱的标注数据。”叶昀在周一的早晨宣布这个计划。
久久看着那个数字,有些犹豫:“这么多?一局棋谱标注下来要很长时间……”
“效率可以优化。”叶昀打开一个标注工具界面,“我改进了标注流程,平均一局棋谱的标注时间可以压缩到二十分钟。”
“但标注质量呢?”久久问,“围棋不只是落子位置,还有棋手的意图、局面的评估、风格的体现。这些……算法能理解吗?”
“算法不需要理解‘意图’。”叶昀解释道,“它只需要从数据中学习到模式。比如,当棋面呈现某种特征时,某类棋手有80%的概率会选择进攻性落子。至于为什么,那是人类需要解释的。”
这个回答让久久陷入了沉思。她想起自己修复古籍时的感受——不只是把破损的地方补上,更是要理解文本的内容、作者的意图、那个时代的语境。如果只关注形式而忽略内涵,复原出来的东西总会缺点什么。
“叶昀,”她小心地组织语言,“我明白算法的优势是处理大量数据,找出人类可能忽略的模式。但是……古棋谱不只是数据,它背后是活生生的人,是那个时代的围棋文化,是棋手的思想和情感。”
她调出那本明代棋谱的作者生平资料:“你看,这位棋手晚年间遭遇变故,从宫廷棋师流落民间。他早期的棋风华丽凌厉,后期的棋却多了沉稳和隐忍。如果我们只用数据训练,会不会忽略这种人生经历带来的变化?”
叶昀沉默了。他推了推眼镜,这是他在深入思考时的习惯动作。
“你说得对。”许久,他才开口,“我没有考虑到时间维度的影响。”
这让久久有些意外——她本以为要花更多时间说服叶昀。
“不过,”叶昀继续说,“这可以通过数据设计来解决。我们可以把棋谱按时期分类,把作者的生平事件作为时间节点,分别训练不同时期的风格模型。甚至可以把人生重大事件作为变量,分析其对棋风的影响程度。”
他的思维转换得很快,已经从问题跳到了解决方案。
“但这需要更细致的数据标注。”久久指出,“不止标注棋步,还要标注时期、背景、可能的心境影响……”
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