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第65章 人类的大脑的功率才20W（第2页）

齐凡看着这首口诀，心中已有体会。

其实吧，这口诀通篇都在强调一个重点--索引是脆弱的，千万不要瞎搞。

这就好比一个图书馆的书目大纲。

那大纲内容写多了会太厚，从而失去大纲的本意。写少了则内容缺失，起不到大纲的作用。

而如果编辑大纲的时候胡来，那有大纲也等于没有。

【计算机经验+10，积分+10】

许久不曾开启的系统面板又有了变化。

【AI系统：Lv0（20100）】

【计算机：Lv1（110500）】

【数学：Lv0（52100）】

【硬件：Lv0】

【模型：Lv0（40100）】

【积分：270】

想不到一堂课下来就获得了10点计算机经验。

眼下刷计算机分支经验成了齐凡上计算机专业课的唯一动力。因为计算机专业课实在太无聊了，都是些前人已经玩得滚瓜烂熟的东西。即便有更新，也不过就是一些锦上添花的小改动。

更坑爹的是，高校中不会有最前沿的计算机技术，因为IT行业发展太快，而高校和市场是脱节的。至少在华国是这样的。

齐凡其实不仅是对数据库不感兴趣，他对除了AI以外的IT行业内容都不感兴趣。因为那些内容都是陈旧的东西，纵然有创新也不过就是技法上的创新。其应用场景已经锁死了，不会再有半朵新兴的浪花。

就拿数据库来说好了。

纵然现在有人发明了一个超牛的数据库，能将数据查询速度提升到碾压其它数据库的地步。这确实能带来极大的经济效益，可是也仅止于此了。

因为数据库的应用场景就在那里。它就是拿来保存数据的，玩出了花来也不过就是个数据的容器。

铁棒玩出了花来也还是根铁棒，成不了定海神针。

但AI就不同了。

人类的大脑的功率才20W左右。而GTX680的最高功耗接近200W。

在识别一个数字或者字母这件事情上，人类的大脑只需那么一瞬就完成了。但是XCNN呢？

它需要先建模，然后标注数据，然后跑训练。

即便模型和数据样本没出半点差错，训练跑个单周期一万次就成功，那也要14个小时才能跑完。

相比于人脑的一瞬间完成，GTX680要在接近满负荷200W的状态下，狂奔近14个小时。