离开密西沙加校区的时候，林志凌依然觉得心里堵得有些感慨。
“为什么这些人在多伦多那么好的学术氛围里，却无法发挥出他们最大的价值呢？”
顾诚对此倒是毫不感慨，显然早已没心没肺：“科学是很严谨的东西。如果你得了癌症，科学已经宣判了你的死刑，现在有一种吃了之后有10%概率懵对救命、但是生效机理不明的药，你吃还是不吃？造这种药赚钱的生意你做还是不做？
要想拿图灵奖，这种生意就不能沾，这种研发就不能做。如果只是要钱，要实用，就无所谓。我这辈子从来没想过拥抱科学，我最多只是利用科学。但是如果某个具体问题上科学还没巫术好使，我就用巫术好了。”
史蒂芬.库克是个伟人，但是跟顾诚混的圈子不相交。
所以顾诚只能尊重对方的人品，但是道不同不相为谋，然后尽量从他手下挖走那些三观还没定型、“节操”没那么满满的学者。
只要肯用名换钱，顾诚就有希望挖到。
他在多伦多滞留了两天，好让杰夫.辛顿有更多时间做手下人的思想工作。
一切都很顺利，事情完全向着顾诚预想的方向进展着。面对巨额的研究经费和薪水，乃至未来可能的基础分红，和其他媒体渠道的出名机会，最终战胜了对学术上拿奖拿影响因子的欲-望。
除了杰夫辛顿这个研究“深度学习算法”的流派之外，史蒂芬.库克麾下其他几个技术路线的教授也略有松动，至少被顾诚挖走了两个副教授和一堆博士研究生。
顾诚要的，就是这种效果。“跟着顾诚混，就算上不了核心期刊，照样可以在别的严肃媒体渠道出名，用另一种方式被世人记住”。
第一步总是很艰难的，一旦这种念头在脑子灵活的基础科研能人心中扎根，顾诚的雪球就会越滚越大。
为了完成这一切，顾诚也初步开出去了足足三千万美元的支票，给他新注册的空壳研究所和基金会注资。
这笔钱几乎相当于“传奇”一个季度的毛利，而且目前这个机构还只能设在米国——顾诚试探着问过杰夫.辛顿，“如果让大家去华夏工作，并且加钱，有多少人愿意走”，但结果是愿意跟着他跑的人数至少会降低三分之二。
华夏如今给白人的印象，还是太不透明了，要是再过个五年十年，情况绝对会倒过来。
所以顾诚决定目前还是先在米国设立一个研究机构，以及YY网络科技的子公司，过个两三年等他盘面更大了，再从长计议把核心研发人员挪去华夏。
……
“深度学习算法”是未来人工智能的鼻祖，虽然不是其唯一实现路径，却为人类开启了一条“让机器慢慢根据数据标识自我修正”的思路。
历史上，这一技术最初的应用场景，其实是谷歌的图片搜索引擎，和FAcEbooK的人脸识别技术。
在此之前，谷歌搜索只能搜文字信息，却没法搜图片——
别看百度和谷歌都很早就开放了“百度图片”之类的功能，但是最初的“百度图片”并不是根据图片的内容来决定搜索结果的，而是靠该图片所属的网页链接的文字标题来搜的。
所以09年以前的“百度图片”功能，其实并不是真正“读懂”了图的内容。只不过外行用户只看疗效，所以并没有在这段还算平滑的技术过渡中察觉出什么异常，还以为后来的“百度图片”识图率“自然而然”就提高了。
只有基于深度学习为代表的新一代人工智能真正应用之后，人类才学会了让机器直接读图本身。
不过，这个应用场景虽然很宏大，却跟顾诚的生意没什么关系。那是需要百度李老板和阿狸马风去操心的。李老板将来或许可以做图片搜索，马风则可以做淘宝找同款。顾诚最多在合适的时机提点一下、换取自己的好处，却不会亲自下场。
深度学习型人工智能的第二个应用场景、也就是平行时空FAcEbooK的人脸识别，则是和顾诚眼下的生意非常契合的。
如今，扎克伯格还不是一个胸怀大志的家伙，他只想着在哈佛女生当中扬名立万，被无数人崇拜，混进最顶级的豪门俱乐部。所以十有八九会被顾诚劝诱至麾下。顾诚也不打算另搞FAcEbooK了，而是准备直接在海外运营“YY网”。
考虑到墙的因素，以及墙里墙外的内容差异，到时候国内那部分就把英文的“YY网”倒过来，改叫“人人网”好了。
名字不重要，反正两者最后都会是基于YY的朋友圈类空间产品。
国内腾云那边，马腾如今正在做qq空间，而且腾云的资金链比较紧张。等qq空间误入歧途之后，顾诚再公布自己的开发计划教做人也来得及。
按照这个计划，顾诚估计他回国后全面推进“YY网”和“人人网”的开发计划、四季度十一黄金周前后上线网站，基本上就可以卡住几个关键时间点。
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