训练来说，意义不大。
经过筛选处理过后，能用的数据少得可怜。
陈腾又想到了gpt。
实际上第一代的gpt是在2018年推出的。
但是第一代的gpt在市场上，并没有搅动什么风云。
因为智能水平太低了，根本没有人乐意与这样的ai对话。
直到四年之后，足足喂了四年的数据，这才有了许多人愿意对话聊天的gpt。
可见ai的学习与发展，是一条十分漫长的路。
“如果按照现在的学习速度，你觉得我们的ai需要多长的时间，才能通过图灵测试？”
所谓图灵测试，就是让一个人去问ai问题。
看看这个人，能否发现正在与自己聊天对话的是ai。
能发现是ai，则未通过图灵测试。
未能发现是ai，则通过图灵测试。
这个测试方法在学术界具备一定的争议。
有人觉得这是一个很好的测试手段，有人则觉得这种测试手段没什么必要。
但是不管怎么说，图灵测试都可以作为一个ai智能程度的一个指标。
能通过图灵测试的人工智能不一定特别有用，但至少具备一定的智能程度。
“如果按照现在的学习速度，通过图灵测试的话大概需要两年吧。如果数据的量充足且优质，也许两三个月甚至更短的时间就能通过图灵测试了。”
魏龙有些无奈地说道。
优化模型、输入数据。
他们搞人工智能的，无非就是在做这两件事情。
“我倒是有一个想法，可以试一试，我们可以在互联网上，将dh01伪装成普通的用户，让真人用户和dh01对话试试。”
“可是dh01现在的水准，恐怕和正常人聊上几句，就会让人觉得聊天内容牛头不对马嘴了。”
“那有什么关系？”陈腾反问，“你现在上网去和人讨论问题，牛头不对马嘴的情况难道遇到的少吗？”
魏龙：“……”
还真别说，他确实在互联网上见证过生物多样性。
“那我们就伪装成真人，去和用户聊