心中紮根，顧誠的雪球就會越滾越大。
為了完成這一切，顧誠也初步開出去了足足三千萬美元的支票，給他新註冊的空殼研究所和基金會注資。
這筆錢幾乎相當於“傳奇”一個季度的毛利，而且目前這個機構還只能設在米國顧誠試探著問過傑夫。辛頓，“如果讓大家去華夏工作，並且加錢，有多少人願意走”，但結果是願意跟著他跑的人數至少會降低三分之二。
華夏如今給白人的印象，還是太不透明瞭，要是再過個五年十年，情況絕對會倒過來。
所以顧誠決定目前還是先在米國設立一個研究機構，以及yy網路科技的子公司，過個兩三年等他盤面更大了，再從長計議把核心研發人員挪去華夏。
……
“深度學習演算法”是未來人工智慧的鼻祖，雖然不是其唯一實現路徑，卻為人類開啟了一條“讓機器慢慢根據資料標識自我修正”的思路。
歷史上，這一技術最初的應用場景，其實是谷歌的圖片搜尋引擎，和facebook的人臉識別技術。
在此之前，谷歌搜尋只能搜文字資訊，卻沒法搜圖片
別看百度和谷歌都很早就開放了“百度圖片”之類的功能，但是最初的“百度圖片”並不是根據圖片的內容來決定搜尋結果的，而是靠該圖片所屬的網頁連結的文字標題來搜的。
所以09年以前的“百度圖片”功能，其實並不是真正“讀懂”了圖的內容。只不過外行使用者只看療效，所以並沒有在這段還算平滑的技術過渡中察覺出什麼異常，還以為後來的“百度圖片”識圖率“自然而然”就提高了。
只有基於深度學習為代表的新一代人工智慧真正應用之後，人類才學會了讓機器直接讀圖本身。
不過，這個應用場景雖然很宏大，卻跟顧誠的生意沒什麼關係。那是需要百度李老闆和阿狸馬風去操心的。李老闆將來或許可以做圖片搜尋，馬風則可以做淘寶找同款。顧誠最多在合適的時機提點一下、換取自己的好處，卻不會親自下場。
深度學習型人工智慧的第二個應用場景、也就是平行時空facebook的人臉識別，則是和顧誠眼下的生意非常契合的。
如今，扎克伯格還不是一個胸懷大志的傢伙，他只想著在哈佛女生當中揚名立萬，被無數人崇拜，混進最頂級的豪門俱樂部。所以十有**會被顧誠勸誘至麾下。顧誠也不打算另搞facebook了，而是準備直接在海外運營“yy網”。
考慮到牆的因素，以及牆裡牆外的內容差異，到時候國內那部分就把英文的“yy網”倒過來，改叫“人人網”好了。
名字不重要，反正兩者最後都會是基於yy的朋友圈類空間產品。
國內騰雲那邊，馬騰如今正在做qq空間，而且騰雲的資金鍊比較緊張。等qq空間誤入歧途之後，顧誠再公佈自己的開發計劃教做人也來得及。
按照這個計劃，顧誠估計他回國後全面推進“yy網”和“人人網”的開發計劃、四季度十一黃金週前後上線網站，基本上就可以卡住幾個關鍵時間點。
除了歷史上facebook和谷歌已經幹過的事情之外，“深度學習”在顧誠手中自然還有他獨到的用處，那就是“使用者偏好分析”。
這事兒在平行時空的起步，比前兩項應用要晚得多，但顧誠深知那並不是這件事情技術上比前兩項難多少，而是因為平行時空最初接觸深度學習型人工智慧的巨頭們，統統都沒有涉獵娛樂/內容產業。
換言之，如果第一批接觸深度學習人工智慧的換成亞馬遜公司，“使用者偏好分析和推送”肯定會變成第一優先順序的存在。
顧誠的生意，和亞馬遜的重合度非常高，而且他是個知其然知其所以然的人，當然不會放過這一領域的佈局。
只是這塊工作量比較大，一方面要堆疊演算法，另一方面也要讓把目前市面上已有的大量文娛作品進行標籤化分類和資料標識、將來再長年累月一步步細化細分資料表示。
按照最樂觀的估計，“使用者偏好分析和推送”至少要在實驗室裡躺兩三年，才能談試運營的問題。
幸好顧誠錢多，做得起這種長線投資。
……
在多倫多盤桓了三四天，挖夠了人之後，顧誠就準備驅車回波士頓，了結一下跟扎克伯格的賭約。
然而算算日子，跟扎克伯格的一週之約還沒到期，顧誠只好先去紐約休假兩三天。
以他這麼忙的身份，就算在