杨杰对这位罗素教授的看法也是非常认同的。💆
“随着算法跟运算能力的提升，深度学习的速度绝对会超过人类📽的学习速度，我们现在培养一个行业的专家需要至少几十年的时间，需要耗费大量的精力跟财力，人工智💃能通过学习达到专家级别后只要通过复制就📷🟡可以出现无数的专家出来，这会彻底地改变现在的教育现状，也会把人彻底地从繁重的体力劳动解放出来。”杨杰说道。
其实还有一点杨杰还没有说，那就是人工智能也会彻底地改变战争的形态，没有掌握人工智能💔👥的国家在无数的人工智能机器人的杀戮面前根本没有反手之力🇩🛑🛩。
不过这样的事情至少也要到数十年之后了，而💆且杨杰对于自己国家🎛👳的人工智能的发展还是持乐观态度的。
就算是前世记忆中，HX国在半导体产业上被人卡住了脖子，制程🎛👳工艺上也落后了MI国至少三代，但至少半导体产业还是建立了起来，也是解决了有无的问题，也没有特别落后，尤其是人工智能方面，H🜦X国跟MI国也是竞争得很厉害，国内在人工智芯片上反而是在手机终端上发展起来了，这也是得益于arm处理器架构授权的方式，让国内的公司在移动终端建立起了一个生态圈。
反而MI国这些英特尔和AMD这些巨头公司在因为长期处于垄断的地位，对人工智能芯片反而是落后了，英特尔后来推出了人工智能🏯🝧芯片也是没办法搭⚖👗载在自家的处理器上面，而只能应用在无人机、智能相机，监视器上面，等于是放弃了人工智能在PC市场上的应用。
而杨杰重🛑生前，AMD公司还没有在人工智能芯片上还是空白呢，而IBM跟谷歌虽然在人工智芯片上🔜取得了很大的进展，但是这两家在技术商业化上却是没有打开市场，基本上都是在进行技术储备。
既然杨杰重生了，他是绝不🏿会放过发展人工智能的战略路线的💢📟。
罗素教授此时也是提到了人工智能平台、算法以及接口这三💹🖮个方面的看法。🍴
不📧🝍愧是这方面的宗师级人物，他的这些🏠看法是非常精准的。💹🖮
他认为在在平台层面，当前大🀪多数人工智能依赖以电🃃子计算机为代表👝的计算设备加以实现。
传统计算机的CPU主要面向通用计算任务设计，虽然也可兼容人工智能所面对的所有智能任务，但效能相对较低，认为杨杰研发更🟔🜷合适人工智能硬件芯片取代CPU非常正确的。
不过老爷子希望杨杰可以研🏿发出适合于深🎫🔅♺度学💆习的通用处理器来。
杨杰知道谷歌之后也是开发出了专门用来适合于自己专属的TensorFlow这种人工智能程序语言的硬件——TPU处理器，而他自己公司也在开发的神经网络处理器也只适合于擅长处理视频、图像类的海量多媒体数据，但是未来的人工智🌻🄑能将必然需要面对种类繁多且🝶🏨🜫特点各异的智能任务，需要大量不同的算法，跟CPU和GPU一样，一款处理器包打天下的情况是不可能的。
这是必然的，因为算法决定了人工智能的行为模式，一个人工智能系统即使有当🃖前最先进的计算平台作为支撑，若没有🆪💖配备有效的算法，只会像一个四肢发达而头脑简单的人，并不能算真正具有智能。
面向典型智能任务的算法设计，从人工智能这一概念诞生时起就是该领域的核心内容之一。可以想象，智能算法在🚄人工智能的未来发展中仍将处于中心的位置，这就需⛘🚫🖘要大量不同算法的人工智能芯片，而此时的华兴科技集团公司只提前摸到人🗉🙰工智能硬件的一个边边角。