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dge積分，但是套用這個公式，我們發現可以輕易的得到相關結果，這是一個偉大的公式，但問題來了，在演算法中我們不明白插入這一公式的意義。”
說到這裡，科南·拉馬爾表演挪了挪凳子，表情也愈發嚴肅。
思考了片刻後才繼續開口說道：“其他的公式大都是類似情況，大家可以把這些公式跟函式構型記錄下來。我認為接下來我們的工作重點是透過了解跟證明這些公式，來思考它們是如何讓演算法實現這些功能的。除此之外我們的研究發現，如果按照它解析出的數學結構，湍流演算法的功能可能不止現在大家所瞭解的這些。或者說演算法的能力被低估了……”
這句話剛落下，便有人舉起了手。
科南·拉馬爾看了對方一眼，見是思科的技術長——邁輪·克米特，便衝著其點了點頭，示意他直接發言。
“拉馬爾教授，你說的演算法能力被低估指的是演算法本身還有能力被隱藏，還是說演算法作者在程式設計時……嗯，透過種種手段做了一些手腳？比如”
對於科南·拉馬爾來說這大概不是一個重要的問題，但對於邁輪·克米特來說卻太重要了，關係到他的飯碗。
科南·拉馬爾深深的看了這位技術長一眼，然後乾脆的搖了搖頭道：“我不知道，其實我想說的是，軟體本身的智慧性。根據我這些天對這些公式，以及程式碼變數的一些分析，整個演算法工作時的決策過程很有意思。”
說到這裡，科南·拉馬爾臉上露出猶疑的神色，隨後才搖了搖頭道：“演算法的工作模式有人工智慧的影子，但其決策模式卻不是現在我們已知的一些辦法，比如人工神經網路、貝葉斯、決策樹、分層聚類、關聯規則學習等等，又或者作者將這些都透過這些公式融入了進去……我不知道，因為我到目前為止依然看不懂這些公式。”
這個回答會議現場所有人開始面面相覷。
當一位業內頂級大佬在分析了這些演算法，甚至排列出一系列公式之後，卻依然一無所獲後，多少讓人感覺到沮喪。
似乎感覺到會議室內氣氛不對，科南·拉馬爾立刻又說道：“好了，各位先生女士
