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这一刻,方教授有着与陈建斌,王权,刘强他们的感受一样,对周兴的学习能力非常震惊,为回答他那么多‘难题’而饶头,同时,又惊艳于周兴的才学,敏锐的观察力,和他那强大的理解能力。
给他解答问题的时候,周兴一点就通,时不时举一反三,反抛出各种独特的观点,让人耳目一新。
周兴学习在智能领域的基础非常好,学习的内容非常复杂,他的问题,方教授有时要思考很久才能回答得上来,在解答周兴问题的同时,感觉自己的研究领域好像有了不小的突破,这种感觉让他及苦恼又欣喜,有股欲罢不能的感受。
目送妻子出门,方教授招呼周兴道:“坐下吧!
我们继续刚才的问题,
“嗯!”
周兴点头连忙坐下,认真听讲。
方教授继续刚才被打断的问题,继续讲解起来。
“bp网络能学习和存续打开的输入和输出映射关系,…。”
“明白了,是通过方向传播不断调整网络的权值和阈值,是误差平方和达到最小,…,可是这种计算模式有驳与模糊计算策略啊!”
周兴眉头一皱,感觉不大对劲地说:
“没错!
精准网络计算模式与模糊计算模式的确存在冲突。
唉!
智能这块领域太复杂了,智能科学技术专业刚开几年,我只是比你研究了久一些,知道多一些而已;智能领域除了运用计算机科学之外,还涉及了信息、控制、自动化、仿生、生物、心理、数理逻辑、语言、哲学…,等多门学科;是从心理或神经方面模拟人工智能?还是像鸟类生物学对于航空工程那样研究,人类生物学对于人工智能研究是没有关系的?智能行为能否用简单的原则(如逻辑或优化)来描述?许多问题都存在很大争议,至今没有一个统一的原理,范式引导可供研究,要有所突破非常艰难啊!”
方教授脸上微微一变,有些心力交瘁地叹了口气:
“教授,您不要妄自菲薄,也不用气馁,没有一戳而就的科研成果,只要我们一直攀登下去,智能领域终有一天会被我们突破!”
周兴信心十足地安慰道:
听着方教授的感慨,周兴对任务论文的研究方向越发坚定了。
没有定论的智能领域,研究者们越会重视信息收集,关注新理论的诞生,如果他能写出一片质量上乘的论文,那么这个任务百分百的问题。
现在唯一的问题,该从哪个方面进行智能研究呢?
智能领域主流的思想是赋予机器学习能力,思考能力,创造能力,这样才是真正的‘智能’。
“机器学习”
基础是“统计学”
、“信息论”
和“控制论”
,包括其他非数学学科。
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