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    “什么？項目已經搞定了？實驗室制備出的材料性能甚至超過了對面給出的模型？寧為就已經幫你們找出問題出在哪了？還是你們重新開啟了實驗解決了問題？”接到電話的譚德潔也很詫異。

    這個效率太高了些，高到他有些不太敢相信。

    想要從海量的數據中找到相關的問題是非常考驗數學基本功的，一天的時間別說找出問題了，初入行的人甚至還在學習跟了解各組數據分別代表的意義。

    但現在張研成卻打電話說實驗問題已經解決了？但張研成的回答讓他不得不相信。

    “那個，寧總到是也沒說是不是通過數學分析的辦法幫我們找到了問題，他就是今天來指點了一下，讓我們修改了前期的制備方案，我們以寧總方案制備的兩組材料目前檢測的性能都已經超過了初代的材料模型要求的性能，尤其是柔韌性方面，我已經在考慮在制備一些材料，制備成基于該材料的te發生器，嘗試為led供電。”

    “從實驗室結果來看是可行的，而且已經初步可以證明我們的材料能通過提高電導率來進一步提高功率因數。如果供電成功，足以證明其宏觀條件下的可織性極其可伸縮性。如果接下來的實驗都成功了，我覺得可以制備一些材料為一些電子廠商做概念樣品，比如可以用它來設計柔性屏幕并大幅度增加其主動冷卻跟續航能力。“

    張研成說完之后，對面半晌沒吭聲，片刻后才開口道：“你們都在實驗室？”

    “嗯，是的！”

    “行，我現在在外面，大概一個小時后能趕回去，你先在實驗室等我。”

    ……

    同一時間，寧為已經吃起了女友送來的愛心晚餐，并繼續跟自己女友科普著關于人工智能的重要概念。

    “哲學上有句話，困難的問題是簡單的，簡單的問題是困難的，體現的是一種辯證思想，這句話放到了人工智能領域就是著名的莫克維拉悖論，這也是在人工智能領域最著名的悖論，就是對于人工智能而言，人類能輕松完成的任務，對它們來說往往是最為困難的，恰好相反，人類覺得困難的事情對它們來說是很簡單的。”

    “比如邏輯跟代數，對于許多人來說都比較困難，但對于機器來說很簡單。但對于人類來說我們看一眼就能分辨出的東西，比如辨識人臉，識別情緒，主動忽略周圍噪聲，等等這些對于機器來說卻需要極為復雜的運算才能實現。更具體些就好比想學會并下好圍棋對于許多人都是件極為困難的事情，但谷歌的阿法狗已經能輕松打敗人類的頂尖棋手。可對于絕大多數人類經過重復性訓練，都能掌握的駕駛技術，對于機器來說依然有太多的困難需要克服。”

    “所以對于三月來說，它真正體現能力的地方，就是在于它的判別、識別、理解這些基本能力，在這些方面它還像個小孩子，你可以把它主動向你提問理解為一種程序的應激反應。正如你說的那樣，跟三月聊天的時候還能感覺到它經常還會有很程序化的語言回復，這就需要繼續讓它不斷的學習以及對它主程序繼續優化來解決了。你可以把它歸咎于程序問題，但終歸其實還是數學問題。”

    一直癡癡聽著的江晨霜不停點著頭，然后問道：“所以這就是你說的要為三月設計出最完美的數學理論來促進它成長？”

    “嗯，差不多吧。”寧為答了句，然后又說道：“對了，上次我說要請你們班同學吃飯來著，最近也差不多忙完了，你回頭問一下大家什么時候有時間，咱們得把這個承諾先履行了。”

    “這個沒必要吧，其實她也是開玩笑……”

    兩人正聊著，電話很不合時宜的響了起來，寧為瞅了眼，便沖著江同學歉意的笑了笑，接起了電話：“喂，寧為啊，你還懂我們做材料的方法啊？你是怎么做到的？”


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