但他心裏清楚，這種超詳細的氣象圖，用不了太多，就可以讓相關軟件的預測準確率大幅度提高。
詳細精確的數據對於機器學習而言，就好比是經驗值一樣，可以讓它們迅速成長、成熟。
事實上，從圖靈製造的第一台計算機，到馮諾依曼在曼哈頓計劃中製造的結構成熟的“埃尼阿克”計算機，再到第一台個人電腦的問世，直至今，關於人工智能的討論就從來沒有平息過。
幾十年前人們就認為，電腦馬上就要全麵擊敗人腦了。但時至今日，在某些複雜智力領域，電腦依然無法和人腦匹敵。
畢竟人腦是從地球上第一個生命，經過幾十億年的進化演變發展出來的，而電腦的誕生連一百年都不到，畢竟圖樣……
不過近些年來，人工智能的熱度迅速上升，以至於到“阿法狗”這樣的紅遍全球，紅到發紫。
根本原因在於，今人類掌握的數據，遠遠超過幾十年前，特別是互聯網誕生以後，全球的數據總量呈現出爆炸性的增長趨勢。
目前為止，全球數據的總儲存量已經達到5ZB，大約相當於5萬億GB。
正是在“大數據”的催化之下，人工智能才變得愈發炙手可熱。
樓秉誠扶了一下窄邊眼鏡：“如果真有這樣詳細的氣象數據，那麼它確實是一個十分突出的優勢。”
林寒繼續道：“另外還有第三個優勢，我們將向IB公司購買一台大型計算機，用於相關的模擬運算。”
“大型計算機？這可是一筆不菲的投入。”
林寒道：“一台大型機還是必要的，以後還會更多。”
樓秉誠思考了一會，隨即：“萬象的優勢確實十分突出，坦白……我很心動。”
林寒笑了笑：“樓博士，我聽你此前寫過一個很出色的晴雨模擬器，能和我嗎？”
樓秉誠點頭：“那個是我初中時萌發的念頭……”
初中……
林寒這才想起來，這位樓博士在高中時候就收到了穀歌公司的聘書，不過被他以“學習重要”給直接推辭掉了。
樓秉誠繼續道：“最開始的代碼是我在初中畢業的暑假時寫的，那些代碼很粗糙，也談不上機器學習，隻能是有些簡單的對應關係。”
“高中的時候，我自學完成了幾門彙編語言，並接觸了機器學習的一些內容。”
“高二的時候在微軟公司有過一段時間的實習，從Ale·Kipan博士那了解了一些計算圖形學，高三看了Jeff·Dean院士的關於分布式係統的論文，對我啟發很大……”
林寒狂汗，他上高中那會連Dean是誰都不知道呢，人家都直接談笑風生上了。
看別人在自己的專業領域裝逼，這種感覺一點都不好。
“那個……樓博士，你就一下晴雨模擬器現在的情況吧。”
樓秉誠一怔，隨即笑著取出筆記本電腦：“我稍微給你演示一下吧。”