请认准"下载楼"官方域名 http://www.daxingwx.net     第167章 让众教授头疼的中国学生 (第2/3页)

，这些学派好像有个共同的特点那就是一直在研究人类智能的某一个局部领域的智能，即将人类地智能细分了，他们的侧重点各不相同。脸部识别，声音识别，自然语言理解、人工神经网络也就是说。并没有一个哪一个分支在从整体上来研究人工智能。

    就这个问题，许毅咨询了有关it的人工智能方面的专家赫伯特教授，同沈立文教授一样，赫伯特也是it人工智能实验室的权威之一，他地主要研究领域是人工神经网络。

    赫伯特教授回答说：“这是因为所有的研究都是从简单到复杂的，这样符合人类人是自然界的规律”

    许毅当时问：“我们怎么确定将人类的智能细分之后简单的呢或许，细分之后反而变得复杂了也说不定。拿化学和物理来作比方。我们都是从宏观再到微观的，首先是整体考虑其特征，最后才进一步认识到物质地微观结构，他们各有自己的规律，并不妨碍人类去认知。”

    “这根本是两码事，不能混为一谈。”教授说。

    许毅不死心。继续追问：”那我就不说别的领域的例子，就直接说人工神经网络。神经网络够复杂了吧，我们现在这样进入微观结构了吗也许，我们从整体上来研究这个问题会跟简单也说不定。”

    “也许嗯，这是个不错的想法”赫伯特教授嘴上虽然这么说，但心中其实是不以为然的，这个问题这么简单，前人早就想过了，他显然不想在这个比较“弱智”地问题上再纠缠下去。

    许毅也没有再问这个问题，而是转而问请教其他问题。

    “教授，现在我们对神经元和神经网络的认识已经很成熟了吗”

    “还没有，目前我们对大脑的认识还是很肤浅。”

    “可是现在这方面已经建立起了完美的理论体系了，教授，既然我们对神经元和神经网络还停留在一个相当肤浅的程度，这么快就建立起理论体系，是不是太早了一点”许毅又提出了一个令自己不解的问题。

    赫伯特教授的脸色有些尴尬：“呃，这方面的理论并不是你想像中的这么简单的，我建议你再继续加深数学方面的学习。”

    接着，许毅又继续提出了其他几个问题，都把赫伯特教授问得哑口无言，他对许毅的思考方式非常地不适应，一个两个问题比较另类他还可以接受，可是许毅最后好像有怀疑目前整个人工智能基础理论体系的趋势，赫伯特教授最终认定：这孩子看来不适合研究人工智能。

    于是，以后许毅再找时间向他请教“另类”问题，赫伯特教授就不再像以前那么热情了，往往是随便回答几句敷衍了事。后来，许毅也就没再去找他问问题了。

    在一次it教授内部的聚会能上能下，几个关系不错的教授聚在了一起。米歇尔教授也在场，他听说最近许毅向各位教授问问题问得比

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