玩家故事：中国学霸在游戏中造神经网络，被国外教授点赞，玩家：硕士白读了！

大家好，这里是正惊游戏，我是正惊小弟。

这年头各行各业都在卷，就连游戏如今也开始卷起来了，以前玩《我的世界》盖座宫殿就是大神了，后来做会跑的辆汽车才是大神，再后来建个自动化的工厂才有资格做大神，如今有个大神卷起来了，他在游戏里折腾出了个神经网络。

网友“辰占鳌头”是《我的世界》（简称MC）多年的老玩家了，有一天忽然想结合自己所长在《我的世界》里探索一下随机计算在特定任务下的优越性，于是他就计划在游戏里搭建了一个卷积神经网络。

“卷积神经网络”简单粗暴来说就是让电脑学会根据看不同的图进行合适的描述，就像是让电脑知道遇见本地最红的会选择问多少钱，遇见刘浩存就问演技，不因为她们都是女性就都说“发照片看看”。

当然辰占鳌头没打算在游戏里做个这么牛的神经网络，而是做个简单的。

然后辰占鳌头带着5位好友，花了6个月的时间，搭建出来了一台基于LeCun教授提出的经典卷积结构 LeNet-5的，简化版的卷积神经网络模型，说是简化但是体积庞大的犹如一座城市。

玩法是这样的，玩家在“写字板”上写上一个数字，然后让多个神经识别玩家的“图画”，接着每个神经网络给出一个答案，最后系统把得票最高的答案显示出来。

原理说起来很简单，但是做起来特别的难了，再加上游戏本身的规则限制，这个卷积神经网络的运行效率并不高，每次识别一个字要花费40分钟，而且准确率也只有80%左右。但是用游戏把代码实体化的神仙操作，照样震惊网友，视频播放量没几天就突破两百万，挤进全站13的人气榜。

有网友就模仿新闻的口味说“我国自主研发的红石神经网络正式完成，成为世界上红石技术最先进的国家之一……研制出了世界上首个红石人工智能系统，带领世界又一次产生了重大飞跃，打破了几十年的国外垄断……”

虽然很装，但是被装到了，因为“世界首个纯红石神经网络”是事实。

还有网友看完这视频后惭愧了，觉得自己的软件工程硕士白读了，这是把游戏的红石系统推向了新高度。

这强大的“智能”，让一些网友想起了《三体》里的人列计算机的脑洞操作。

后来这视频传到国外，结果也是火的一塌糊涂，以至于2018年图灵奖获得者，也就是LeNet架构发明人LeCun教授也给他们点赞，发出牛叉的称赞。

小弟嘠绿共：总有人说游戏让人玩物丧志，但要是游戏真有如此魔力怎还会有辰占鳌头这样的学霸？其实游戏可以玩，前提是要能合理安排时间，能有自制力，不让自己被游戏玩。

一个正惊问题：你玩游戏有搞出什么牛逼的事情吗？