而孟繁岐作為人工智慧學界飛速升起的新星，尤其在檢測相關演算法上突破眾多。
檢測相關的許多技術落地的條件已經成熟，做這方面的研究肯定是收穫頗豐的。
對比之下，他不見得能夠看得上這個圍棋AI的專案專案，即便看上，也不見得有這個時間來參與。
不過黃博士還是進行了努力和嘗試去邀請。
“正好DeepMind剛剛被谷歌收購了，我就去問了下傑夫有關你的情況，想看看有沒有合作的機會。傑夫和辛頓說，你現在雖然是谷歌大腦的研究員，但是享有很高的自主權，他們不會對你多做什麼限制，也不是特別清楚你的時間安排，因此讓我直接來跟你聯絡就好。”
黃博士說這話的時候，其實也有些好奇。
研究員這樣的崗位，的確有一定的自主權，可以根據自己的特長和喜好做一些研究方向的選擇和取捨。
可像孟繁岐這樣，兩個大領導明顯都表露出“由他去吧”“我可管不了這傢伙”態度的研究員，實在是不多見。
“我主要是給谷歌稍微創收了億點，也就億點點。”孟繁岐哈哈大笑，這事情上回辛頓跟他聊過。
自從孟繁岐三板斧給谷歌廣告收入創收三分之一之後，谷歌大腦整個部門的特權就算是徹底確立了。
錢錢錢，所有董事的命脈。
誰能如此強力創收，誰就能享有無限的特權。
孟繁岐一創收，整個部門都跟著喝湯。
谷歌因此徹底確立了人工智慧優先的企業宗旨，谷歌大腦的地位自然就無比超然。
而這一切的最大功臣孟繁岐，當然也就無人能管了。
人家就是沒服從指令，這才搞出了這麼多的營收。
怎麼著，你想管他？你給谷歌創收了多少？
“不瞞你說，我其實對圍棋AI還挺感興趣的，方便的話，今天先說一下目前的進展？”
孟繁岐不像黃博士，棋力很高，差不多都有業餘六段的水平了。
他的水準基本上是剛讀懂圍棋的基本規則，一次都沒跟人好好下過的水平。
也就看了戰鷹和雪糕幾個基礎教學影片，還是沒太專心看的那種。
但這絲毫不影響他對圍棋AI的興趣，他關注其中的AI遠大過圍棋。
孟繁岐這一年來都專注於積累原始資本，拿自己最熟悉的視覺技術去變現，險些都要忘記一些基本的人生追求了。
視覺演算法，尤其是檢測方面的這一系列操作，YOLO多目標人臉，都是孟繁岐前世的舒適區。
各種技巧和原始碼滾瓜爛熟，完全可以一人成軍，整套功能開發下來，都不帶卡頓的。
這些都是前世變現最成熟的技術，流程和原理也沒有那麼麻煩。
而阿爾法狗這樣的複雜系統，就不是孟繁岐一個人拍拍腦袋可以復現出來的了。
其中海量的棋譜資料，輸入的方式，評分的標準，搜尋對抗的原理和篩選策略。
這部分內容孟繁岐基本上都不大熟悉，誰讓不能變現的技術，面試考得太少呢。