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    石錘了，那個讓全世界都為之驚嘆的三月教授竟然是——余興偉！

    這跟寧為之前介紹三月教授的性別有點出入，郵件給出的解釋是，他是匿名的身份跟寧為通過郵件交流的，因為不想被太輕松的認出來，所以在交流時用了相反的性別。

    至于明明兩人明明一直在一起，但余興偉卻要用三月這個虛擬的名字來跟全世界交流，余興偉也給出了解釋。如果沒有三月這個名字，全世界的目光都不會多看他一眼，因為這個方向所有研究的光茫都在寧為那里。而在那時候已經(jīng)在全世界學術界嶄露頭角的寧為會把三月教授介紹給學術界，但卻不會把他余興偉推出來。

    因為寧為始終把他當成一個助手，一個只要站在他身后默默做事的人，但他不甘心才華被埋沒，所以想出了這個辦法。當然，在那封信里余興偉還拜托了基金會在審核他身份時，不要把他的真實身份公開，畢竟現(xiàn)在寧為在華夏聲望如日中天，而他一直是作為寧為的助手，也還需要從寧為的研究中獲得一些靈感。

    當然除了這些之外，余興偉還提供了比較充足的證據(jù)。比如他發(fā)表論文的初稿，跟許多科學家交流的原始郵件，等等。總之足夠證明他就是大家的三月。另外附帶了他的博士證，證明他的單位是江城大學，因為目前他的關系也的確還在江大。

    效果便是許多大佬開始拼命的回憶起這個陌生中又帶著一丟丟熟悉的名字。

    是的，這個名字陌生，是因為大家真沒什么太大的印象，熟悉則是因為寧為絕大部分論文二作中都出現(xiàn)過這個名字，尤其是寧為帶著余興偉參加過兩次世界級的會議，其實跟不少大佬都見過面，但是所有人都忽略了這個年輕人博士生的存在。

    到不是刻意忽略，主要是一篇論文最重要的其實是通訊作者跟一作，認可二作的情況不是沒有，但不太常見，而且寧為那些成就很容易便讓人忽略了他身邊的人，于是當余興偉這篇郵件被許多人知悉后，連帶著一些封存的錄像都被再次翻出，余興偉始終跟在寧為身側的樸實身影，跟那張極具欺騙性的實誠面孔也展現(xiàn)在許多大佬面前。

    這小伙子，心思很深但能力也很強啊，難怪寧為一直把他帶在身邊而不是其他人，果然是有道理的。同時華夏江城大學也再次給許多大佬留下了深刻的印象。培養(yǎng)出了寧為這樣逆天的本科生不說，隨便一個博士生的能力也如此之強，這足以說明這家高校的實力有多強大了。

    此時對于沃爾夫獎的評審委員會來說，則到了需要抉擇的時間。

    “余興偉的研究，或者說余興偉跟寧為的研究其最大意義并不僅僅止于在數(shù)學理論上的突破，而重要的是對人工智能領域底層的重新定義。比如最基本的人工智能深度學習模型，現(xiàn)在人工智能領域用到的深度學習模型標準大都還是我們所設計的，其中包含了深度神經(jīng)網(wǎng)絡、卷積網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡、玻爾茲曼機跟受限玻爾茲曼機等等。”

    “現(xiàn)在我們面臨的問題是，我們已經(jīng)驗證了兩人研究的許多理論。而這些理論已經(jīng)確定可用于指導人工智能底層定義的革新。我以openai推出的自然語言深度學習模型gpt-3為例，我們都知道具有1，750億個參數(shù)的自然語言深度學習模型gpt-3的表達能力已經(jīng)接近人類，是極為成熟的深度學習模型，但依然有著缺點，比如跑任務的時候耗時太久，導致中途如果發(fā)現(xiàn)問題，也不敢停止運算，畢竟代價太大。”

    “可如果按照余興偉跟寧為的研究，我們不一定要走這條繁瑣的道路來賦予機器智慧，并不一定需要不停的進行深度學習來實現(xiàn)人工智能，而是直接搭起一個相對成熟的認知框架，這直接讓我們曾經(jīng)信奉的底層邏輯產生了變化。說得更通俗些，以前我們讓機器擁有一定智能，靠的是大數(shù)據(jù)堆積學習，給予機器哪方面的資料，然后機器便能在哪個方向具備一定的智能。比如機器視覺、圖像識別，首先需要讓機器閱讀無數(shù)的圖像，在使用相關算法才能最終讓機器具備識別能力。”

    “但如果按照他們的理論，我們只需要給機器下達一個相關指令，機器便能自行在數(shù)據(jù)庫中去辨別、搜集并分類需要的數(shù)據(jù)，簡單來說這就省略了最為繁瑣的調參步驟。這是有別與計算機模仿人類大腦跟符號主義的第三條路，目前看來極有可能改寫未來世界人工智能發(fā)展的大格局，同時也決定了我們對人工智能底層認知的改變。”

    視頻會議上，作為本屆評審委員會主席杰弗里·格拉斯在數(shù)學獎投票之前先拿著稿子念一段評價。

    “以上是我的朋友蒙特利爾大學教授，同時也是魁北克人工智能機構mila的科學主管，圖靈獎獲得者尤舒亞·本吉奧對余興偉研究方向的一些看法，大家應該已經(jīng)聽明白了本吉奧先生的意思。事實上包括mila、谷歌、ibm、臉書等等公司的科學家們已經(jīng)開始嘗試使用這些理論來重新定義人工智能的底層邏輯。”
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