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第458章 多数孩子一年到头未必能吃到一颗奶糖（第1页）

这场会议上，来自不同研究领域的学者齐聚，共同探讨如何打造真正的智能设备。

此次会议也被视作智能技术研究的开端，标志着这一领域的正式诞生。

因此智能技术并非赵卫国创的概念，早在四年前甚至更早，这一概念就已被提出。

当然，赵卫国是个成功研出基础智能技术的人，只是目前这项技术仍处于不够成熟的阶段。

在原本的历史展中，此后几十年里，智能技术经历了多个展阶段。

尤其在接下来的十年里，逻辑推理成为行业主流，研究人员依靠逻辑和符号推演搭建智能系统。

然而，受限于逻辑系统在处理不确定、复杂问题时的固有缺陷，智能技术的研究一度陷入停滞。

直到二十世纪八十年代和九十年代，随着计算机技术的进步与算法的持续优化，自主学习成为智能技术研究的核心方向。

通过构建能够从数据中自主学习、提炼规律的算法和模型，智能系统开始实现更为复杂的任务与功能。

到了现代，随着运算能力的大幅提升、大数据的全面普及以及深度运算等技术的兴起，智能技术实现了巨大突破，并广泛应用于各个领域。

从语音识别到图像处理，从自然语言处理到自动驾驶，智能技术正全方位融入并改变着各行各业。

赵卫国现阶段成功研的初级人工智能，仅为技术层面的初步形态。

其功能范围十分有限，仅能为赵卫国分担一些基础的数据整理与处理工作。

若与现代社会中那些成熟完备的人工智能技术相比，两者差距堪称云泥之别。

即便是上世纪九十年代诞生的人工智能“深蓝”

，也比赵卫国当前的技术雏形先进得多。

而给黑白电影底片上色，本质上是赵卫国为检验自身研的人工智能技术开展的一次实践探索。

加之整个过程有赵卫国亲自把控和指导，目前已顺利完成三部经典影片的上色工作，在他看来，最终呈现的效果还算令人满意。

赵卫国采用的上色方法，核心依托计算机图像处理技术，通过对黑白影片的每一帧画面进行像素级的精细着色处理，为画面中的每一个物体、每一处场景添上适配的色彩。

这一复杂的处理过程，既离不开专业的图像处理软件作为技术支撑，更需要全面细致的背景考究。

赵卫国结合影片的历史背景知识以及相关参考资料，尽最大努力还原影片原本应有的真实色彩。

正常情况下，这样的上色工作往往需要耗费大量时间和精力，因为每一帧画面都需要反复仔细处理、调整和优化，以保证色彩的准确性以及整部影片色彩风格的一致性。

上色工作的核心目标，是尽可能贴近导演和摄影师当初拍摄影片时的创作意图，让观众在观看影片时获得更生动、更具真实感的观影体验。

不过赵卫国做这件事的根本目的，还是为了测试自己研的基础人工智能雏形处理系统。

因此，尽管影片色彩的整体方案由赵卫国亲自敲定和完善，但真正负责给影片逐帧上色的具体工作，全部由这套人工智能系统自动完成。

除此之外，影片原本画面清晰度的调整优化，同样可交由这套人工智能系统处理。

虽然给黑白影片上色后，能让观众感受到更丰富的色彩细节和画面层次，但必须注意的是，上色的最终效果和质量高低，完全取决于原始影片素材的品质好坏，以及上色技术的专业水平高低。