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送走客人之后,方远达步入了会议室。
此时,管家呈上了一份报告,方远达迅速浏览了一遍,随后将其递给了安博。
报告中详细记录了每位客人对餐品的评价。
安博不解地问管家:“我没看到您做客户访谈,怎么会知道他们的评价?”
方远达看了看管家,说道:“你给他解释一下吧。”
“好的。”
管家应道,“这是方总策划的一个小系统。
我们的盘子都是定制的,每位客人的盘子正面边缘都有一个数字,餐盘底部有一个对应二维码,从始至终给同一位客人上菜的盘子都是相同的号码。
盘子传菜口推入的时候,摄像头会记录下餐品的图片,扫码器会记录对应的出餐时间。
客人吃完这道菜,我们把盘子从撤餐口推出,摄像头会记录下剩菜的图片,扫码器会记录对应的撤餐时间。
这些信息加上我们烹饪时各种食材佐料的消耗信息,火候控制信息等会传给一个AI模型,它通过评估烹饪过程数据、客人剩菜的数量和吃完每道菜的时间等信息,制作出每位客人的口味报告。
如果客人下次再来用餐,我们就可以做出更符合他口味的美食,客人来的次数越多,我们就越能把握他的口味。”
安博心里有些吃惊,嘴上立即对方远达赞叹道:“您这在整个餐饮业来说都是创新啊!
您是没投资餐饮业,投的话肯定会成功。”
方远达对安博的马屁赞许并没有表现出高兴的样子,而是很平静地对安博说:“你回家休息吧。
明天早上七点半到公司,我们准备一下,一起去找唐教授。”
秋高气爽,金色的阳光从东方照射着问鼎大学富有年代感的校门,这座石雕般的大门像一位历经风雨的老人,从容地看着一群群风华正茂的精英从他面前快步经过,仿佛在说:我知道过去的一切;而当这些青年才俊一把年纪再抬头仰望它时,依然是他们年轻时见到的大门样子,此时它却好像在说:我知道明天的故事……
除了师生以外,问鼎大学的校园是不允许其他人随意出入的。
唐汉兴8点钟一上班就办理了客人出入手续,在校门口将方远达和安博接到研究中心,先带领他们参观了计算中心,这里是建立大脑模型和人工智能深度学习模型的地方,研究人员将从人脑中读取的数据传输到大型计算中心进行处理,多台电脑屏幕上显示着三维立体人脑模型,里面不同的位置有着各种颜色鲜艳的点状色块。
唐汉兴指着这些彩色斑点说:“人在接触和处理不同信息时,大脑的不同部位就会产生不同的信号,人类用肉眼观察,最多能大致了解哪一类信息与大脑的哪个位置有关联,但绝对不可能从这些色块中读出具体的信息。
每个色块实际上是一组数据,现在我们是将这些色块数据和它所对应的原始信息(比如受试者看到的视频、听到的声音、感受的触感等等)输入AI深度学习模型,让模型来找到其中的规律。
一旦模型将色块翻译成人类语言并且与原始信息足够一致时,就可以认为模型训练成功,也就是说这个人工智能模型可以识读人脑信息了。”
方远达其实早就明白这个原理,也知道仅仅看这些东西是看不出什么名堂的,但还是非常认真地听着唐汉兴讲出的每一个字。
接着,唐汉兴带着两位客人进入了脑电信号采集室。
这是一间近200平米的空间,里面被隔断成20来个试验位置,每个位置里面有都有一个检测椅,上面靠近头部的位置有一个罩子。
罩子内部有一个面向受试者的屏幕。
顶上的设备看起来有些像医院的核磁检查室,但显然小了很多。
检测椅类似高铁商务座的椅子,非常舒适而且可以自由调节角度。
读取数据时,受试者坐着也可以躺着接受测试,以自己最放松的姿势戴上耳机参与测试,只要保证头部放在罩子内部面向屏幕不要睡着即可。
“这个信号采集装置的精度是足够好的,将来实验成功的话,可以考虑进一步小型化。
目前小型化的精度会降低很多,而且研发成本很高。”
唐汉兴说,“但是这不是现在的重点,现在我们瓶颈是缺乏大脑数据,即使有足够的志愿者参与,这样规模的实验数据采集场地要凑够足够的数据也是很漫长的过程。
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