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在，要不然誰說這話他們都不相信。
周明說完後，現場倒是安靜了下來，見沒人說話，周王便開口道：“我也有一些事情想像周教授諮詢交流一下。”
“剛才李院長同樣也介紹了我，不過我的研究比較雜，可能一兩次介紹，周教授還沒記清楚我的研究方向。我的研究方向是資料驅動的最最佳化建模、稀疏最佳化、機器學習理論、宏觀經濟大資料建模分析、影片智慧解析演算法這些。
我知道周明教授之前發表過一篇人工智慧的論文，並在國內的人工智慧研究領域引起了不小的轟動，之前陳雲教授和陳文教授還都和我說過周教授這方面的事情。
所以，我像和周教授交流一些機器學習理論和數學建模上的事情。”周王和周明說出了自己的想法。
周王的問題與王文不同，王文是就周明的論文提出的一些自己的疑問，而周王則是準備就建模和機器學習理論方面的一些數學問題和周明進行討論。
“機器學習理論方面的數學應用我倒是有點了解，對於數學建模也知道一些，但是我在這方面的瞭解並不是很深入。”聽明白周王要和自己交流的話題後，周明解釋道。
數學建模是什麼？
數學建模就是利用數學方法解決實際問題的一種實踐。
即透過抽象、簡化、假設、引進變數等處理過程，將實際問題用數學方式表達，建立起數學模型，然後運用先進的數學方法及計算機技術進行求解。
通俗理解就是數學+建模，即運用統計學、線性代數，積分學等數學知識，構建數學模型，透過模型解決問題。
而人工智慧呢？
人工智慧是研究開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門技術科學。它企圖瞭解智慧的實質，並生產出一種新的能以人類智慧相似的方式做出反應的智慧機器。
因此，無論是數學建模還是人工智慧，其核心都是演算法，最終的目的都是透過某種形式來更好地為人類服務，解決實際問題。
在研究人工智慧過程中需要數學建模思維，所以數學建模對於人工智慧非常關鍵。
按理來說，研究人工智慧是理應當懂得數學建模的，周明也確實懂得一些，但的確算不上深入。
因為在幾十年後的人工智慧步入後初級人工智慧時代時，那時候的人工智慧已經有了很強的學習能力和自我糾正能力，人工智慧已經能夠實現透過採集相關資料與作用條件，自行建立數學模型了。
而周明對於數學建模的研究和了解，也只不過是後初級人工智慧時代來臨之前在神經生物學上運用過一段時間。
“那周教授之前在《智慧系統學報》上發表的那篇論文中所說的一種用於訓練神經網路和執行其他計算任務的演算法，這種演算法周教授心裡是不是已經有雛形了？我看周教授在那篇論文中，都提及到會涉及哪些數學方面的問題了，而且我感覺周教授是不是因為沒有說全？”周王對周明說道。
“沒錯，我那篇論文中關於那種新型演算法的討論涉及到的數學問題比較多，那篇論文也不是專門的數學論文，我就沒再上面說全。而且，就算我想想說全，一篇論文是遠遠不夠的。”周明對周王解釋道。
“周教授對機器學習和數學建模的未來怎麼看？你認為這兩者未來是會相互結合，還是說人工的數學建模以後會逐漸消失，最後全部都有人工智慧來解決建模問題？”周王又問道。
“我覺得起碼未來一二十年內，機器學習和數學模型應當是互補的關係，而且充分結合這二者的力量之後，一定會產生有趣的新模型。
不過，如果繼續發展下去的話，隨著人工智慧領域的不斷發展，科技不斷進步，人工智慧越來越聰明，我想未來四十五年，也可能是五六十年之後，數學建模是有可能完全由人工智慧來進行的。”面對周王的詢問，周明也說出了他自己的看法。
不過周明所說的未來，他所說的四五十年後，是在沒有人生模擬器的影響下的世界的未來四十年後。
有了人生模擬器對周明的影響，而周明又對這個世界進行影響，這樣的未來就不是四五十年之後的未來了，可能是十年後，甚至是四五年、一兩年後的未來。
之後周明和周王兩人又聊了一會，等周明和周王兩人聊得差不多的時候，他們剛才點的菜這才開始被服務員端上桌。
這也是他們之前沒有提前預定，沒有在來之前就提前點菜才會上的這麼慢。
