“杜克，你確信這就是你這個學期的課程方案？”波爾教授看著手上這份杜克的課程安排表。臉上的皺紋好像又加深了不少。八門課程，開什麽玩笑，這個杜克究竟是見識淺薄還是過於狂妄？在麻省理工的博士一般一個學期選擇2門課程，即使完全不用給教授打工，能夠保證全身心投入，大部分也不過選擇3-4門，看著杜克選擇了八門課程，滿頭淩亂銀發的波爾教授不相信這個自己看好的奇才會毫無理由地做出這樣的選擇，他在等著杜克的解釋。
果然是這樣啊，杜克心中暗自慶幸自己做好了準備，否則就要準備承受波爾教授的滔天怒火了。
杜克拿出自己的課程綜述，當然這是本專業的那四門，波爾教授詫異地接過杜克這厚厚的一疊打印材料，快速地瀏覽了一下，正好看的這門課程是他主講的，因此波爾教授越看越驚喜，很快就把這門課程的綜述看完。閉上眼睛思考了一會兒，波爾教授指著材料中某些主題提出幾個問題，杜克非常輕鬆地回答。
“這門課程你的確沒有再學習的必要了”聽完杜克的回答，波爾教授高興地說道：“你的專業基礎知識水平出乎我的意料，如果沒有什麽重要問題，我希望你能夠擔任這門課程的助教。”這句話雖然聽起來像是商量，杜克卻知道自己最好是答應下來。雖然自己的時間確實很寶貴，但是完全不為波爾教授做出一些貢獻是不可能的。這點情商杜克還是不缺的。
“這是我的榮幸，教授。”杜克愉快地回答道。“我選擇的第二專業正好是我本科的專業，我想我可以應付，畢竟大部分基礎知識都曾經學習過。”杜克繼續就第二專業選擇解釋道，至於本專業課程，交出了這幾份課程綜述報告，加上剛才通過了波爾教授的現場考驗，證明這幾門課程不過是準備打醬油，隻要能夠按時上課，按期交作業報告應付好就行了。
這個完全符合麻省理工學校的規定，而且麻煩很少，如果申請免修，一門課程不是沒有可能，可是你要申請4門免修，哦，這個實在太逆天了一些，即便波爾教授是麻省理工知名教授，也不可能開這種後門。因此杜克雖然能力逆天，也沒有打免修的主意。
既然波爾教授已經通過了對杜克的基礎知識部分考查，研究方麵又有s輸入法這種優秀的成果，因此研究方麵教授也希望杜克能夠盡快加入團隊，在目前波爾人工智能的研究上，主要集中在知識發現方麵，這個同siri采用的後台技術極為相似，主要都是通過綜合運用統計學、粗糙集、模糊數學、機器學習和專家係統等多種學習手段和方法，從大量的數據中提煉出抽象的知識，從而揭示出蘊涵在這些數據背後的客觀世界的內在聯係和本質規律，實現知識的自動獲取。顯然這是一個富有挑戰性、並具有廣闊應用前景的研究課題。
從數據中挖掘並發現知識，首先要解決被發現知識的表達問題。而最好的表達方式目前看來還是自然語言，因為它是人類的思維和交流語言。所以知識表示的最根本問題就是如何形成用自然語言表達的概念。
在杜克的s輸入法中，其實已經大量用到了這些知識，要實現語音識別高辨識率，核心部分就是抽象提煉各種語音特征的能力，隻不過這部分工作都由克裏完成，現在杜克要做的是將克裏的能力拷貝移植到地球的計算機上麵。
波爾教授雖然沒有機會深入了解s輸入法的實現過程，但是憑借著世界頂級專家的直覺，波爾能夠判斷在s中應該使用了相關的技術，這才是波爾教授爽快同意杜克博士申請的最主要原因，他在這方麵的研究已經進行了很多年，但是一直都沒有獲得突破性的發展，他的研究團隊需要補充一些新鮮的血液來進行突破，當然不是說毫無所獲，至少類似siri這種程度進展還是不少的，但是這還遠遠不夠，如果你用過siri，你就知道這充其量也就是嬰幼兒智能水準。
波爾教授的這個研究符合杜克的預期，因為在杜克下一步計劃中，語音識別應用的一個方向，就是讓機器可以理解部分的自然語言，這個就同人工智能密不可分了。大家知道現在的電腦基礎是二進製，也就是0或1基礎上發展的，要讓電腦理解人類語言，這個難度真的不是一般大。
這麽說吧，人類語言中一語雙關的情況太多了，即使對於“你吃了嗎”這樣簡單的句子，在不同語境下都有好多種不同的內涵，足以讓電腦邏輯為之抓狂。
比如北京人見麵如果問“你吃了嗎”不過是一句司空見慣的打招呼，如果你傻乎乎地認為對方要請客，你就二了。
如果是倆個相熟的人打電話問“你吃了嗎”，如果倆人離飯點近，可能是邀請一起吃飯，如果是倆人距離遠，不過就是一種關心式的問候。
甚至說話的語氣不一樣，同樣語言中的內涵也大不一樣。
如此種種語境，對於人的思維來說是非常好分辨出來究竟是打招呼還是問候，可是電腦不行，它隻有邏輯推理的能力，像語言交流這種幾乎無窮多組合的情況，你得給多少限製選擇條件，才能夠讓電腦理解？
從思維角度看，人工智能成果同人腦相比一直沒有多少突破性的成果，其困境很大原因也有受限於當前電腦的架構的因素，畢竟現在人工智能應用最終都要交給電腦邏輯去執行。
在這方麵，比萊姆提供的克裏這種仿生生物電腦卻完全不同，經過杜克這段時間的使用，發現克裏不但邏輯推理遠超當代電腦水準，其思維能力已經非常接近地球人類智慧，至少模仿和總結方麵比起杜克來說，更是有過之而無不及。
在人工智能方麵，比萊姆通過克裏留給杜克的東西也比較多，隻不過那些東西都是基於仿生生物電腦平台，要想用到現在的主流二進製電腦上，這中間的轉換難度不是一般高，或許有些東西根本就沒有可能性。不過就算是有一小部分用上，對於現在的人工智能的進展，可能都是一種巨大的突破。
因此對於波爾教授的這個要求，杜克也是胸有成竹地答應下來，明天開始就進入項目組。他相信經過自己與克裏的聯合作戰，一定可以找到一個突破點，他不需要複製一個克裏出來，這個基本上沒有可能性。他隻是需要一個點突破，研究可以戰勝siri一類應用的成果就足夠了。
同波爾教授談妥課程計劃和研究課題，正當杜克準備離開的時候，門外進來了一個熟悉的身影。
ps:分推期間，基本保持倆更水準，第二更大約在10點到11點之間，莫有存稿的分推真的很苦逼啊！
果然是這樣啊，杜克心中暗自慶幸自己做好了準備，否則就要準備承受波爾教授的滔天怒火了。
杜克拿出自己的課程綜述，當然這是本專業的那四門，波爾教授詫異地接過杜克這厚厚的一疊打印材料，快速地瀏覽了一下，正好看的這門課程是他主講的，因此波爾教授越看越驚喜，很快就把這門課程的綜述看完。閉上眼睛思考了一會兒，波爾教授指著材料中某些主題提出幾個問題，杜克非常輕鬆地回答。
“這門課程你的確沒有再學習的必要了”聽完杜克的回答，波爾教授高興地說道：“你的專業基礎知識水平出乎我的意料，如果沒有什麽重要問題，我希望你能夠擔任這門課程的助教。”這句話雖然聽起來像是商量，杜克卻知道自己最好是答應下來。雖然自己的時間確實很寶貴，但是完全不為波爾教授做出一些貢獻是不可能的。這點情商杜克還是不缺的。
“這是我的榮幸，教授。”杜克愉快地回答道。“我選擇的第二專業正好是我本科的專業，我想我可以應付，畢竟大部分基礎知識都曾經學習過。”杜克繼續就第二專業選擇解釋道，至於本專業課程，交出了這幾份課程綜述報告，加上剛才通過了波爾教授的現場考驗，證明這幾門課程不過是準備打醬油，隻要能夠按時上課，按期交作業報告應付好就行了。
這個完全符合麻省理工學校的規定，而且麻煩很少，如果申請免修，一門課程不是沒有可能，可是你要申請4門免修，哦，這個實在太逆天了一些，即便波爾教授是麻省理工知名教授，也不可能開這種後門。因此杜克雖然能力逆天，也沒有打免修的主意。
既然波爾教授已經通過了對杜克的基礎知識部分考查，研究方麵又有s輸入法這種優秀的成果，因此研究方麵教授也希望杜克能夠盡快加入團隊，在目前波爾人工智能的研究上，主要集中在知識發現方麵，這個同siri采用的後台技術極為相似，主要都是通過綜合運用統計學、粗糙集、模糊數學、機器學習和專家係統等多種學習手段和方法，從大量的數據中提煉出抽象的知識，從而揭示出蘊涵在這些數據背後的客觀世界的內在聯係和本質規律，實現知識的自動獲取。顯然這是一個富有挑戰性、並具有廣闊應用前景的研究課題。
從數據中挖掘並發現知識，首先要解決被發現知識的表達問題。而最好的表達方式目前看來還是自然語言，因為它是人類的思維和交流語言。所以知識表示的最根本問題就是如何形成用自然語言表達的概念。
在杜克的s輸入法中，其實已經大量用到了這些知識，要實現語音識別高辨識率，核心部分就是抽象提煉各種語音特征的能力，隻不過這部分工作都由克裏完成，現在杜克要做的是將克裏的能力拷貝移植到地球的計算機上麵。
波爾教授雖然沒有機會深入了解s輸入法的實現過程，但是憑借著世界頂級專家的直覺，波爾能夠判斷在s中應該使用了相關的技術，這才是波爾教授爽快同意杜克博士申請的最主要原因，他在這方麵的研究已經進行了很多年，但是一直都沒有獲得突破性的發展，他的研究團隊需要補充一些新鮮的血液來進行突破，當然不是說毫無所獲，至少類似siri這種程度進展還是不少的，但是這還遠遠不夠，如果你用過siri，你就知道這充其量也就是嬰幼兒智能水準。
波爾教授的這個研究符合杜克的預期，因為在杜克下一步計劃中，語音識別應用的一個方向，就是讓機器可以理解部分的自然語言，這個就同人工智能密不可分了。大家知道現在的電腦基礎是二進製，也就是0或1基礎上發展的，要讓電腦理解人類語言，這個難度真的不是一般大。
這麽說吧，人類語言中一語雙關的情況太多了，即使對於“你吃了嗎”這樣簡單的句子，在不同語境下都有好多種不同的內涵，足以讓電腦邏輯為之抓狂。
比如北京人見麵如果問“你吃了嗎”不過是一句司空見慣的打招呼，如果你傻乎乎地認為對方要請客，你就二了。
如果是倆個相熟的人打電話問“你吃了嗎”，如果倆人離飯點近，可能是邀請一起吃飯，如果是倆人距離遠，不過就是一種關心式的問候。
甚至說話的語氣不一樣，同樣語言中的內涵也大不一樣。
如此種種語境，對於人的思維來說是非常好分辨出來究竟是打招呼還是問候，可是電腦不行，它隻有邏輯推理的能力，像語言交流這種幾乎無窮多組合的情況，你得給多少限製選擇條件，才能夠讓電腦理解？
從思維角度看，人工智能成果同人腦相比一直沒有多少突破性的成果，其困境很大原因也有受限於當前電腦的架構的因素，畢竟現在人工智能應用最終都要交給電腦邏輯去執行。
在這方麵，比萊姆提供的克裏這種仿生生物電腦卻完全不同，經過杜克這段時間的使用，發現克裏不但邏輯推理遠超當代電腦水準，其思維能力已經非常接近地球人類智慧，至少模仿和總結方麵比起杜克來說，更是有過之而無不及。
在人工智能方麵，比萊姆通過克裏留給杜克的東西也比較多，隻不過那些東西都是基於仿生生物電腦平台，要想用到現在的主流二進製電腦上，這中間的轉換難度不是一般高，或許有些東西根本就沒有可能性。不過就算是有一小部分用上，對於現在的人工智能的進展，可能都是一種巨大的突破。
因此對於波爾教授的這個要求，杜克也是胸有成竹地答應下來，明天開始就進入項目組。他相信經過自己與克裏的聯合作戰，一定可以找到一個突破點，他不需要複製一個克裏出來，這個基本上沒有可能性。他隻是需要一個點突破，研究可以戰勝siri一類應用的成果就足夠了。
同波爾教授談妥課程計劃和研究課題，正當杜克準備離開的時候，門外進來了一個熟悉的身影。
ps:分推期間，基本保持倆更水準，第二更大約在10點到11點之間，莫有存稿的分推真的很苦逼啊！