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魯東義的乾脆有些出乎寧為的意料，他本以為還要多說兩句的，好在師兄似乎看出了他的疑惑，在他轉身前，感慨了一句：“照你說的，如果有一天，咱們的成就真能達到見到愛因斯坦得先給我們遞煙，碰到牛頓他得先來敬酒的高度，的確挺值得期待的。”
寧為腳步頓了頓，品位了一番這追求，除了稍微有些不太吉利外，沒啥毛病。當即頭也不回的答道：“只要我們有自信，一定可以的！”
“哦，對了，後天就是國慶七天假了，做事情還是有張有弛比較好，我建議你可以好好的出去玩幾天，等假放完之後我會每天監督你工作狀態的。”魯東義又說了句。
寧為隨便揮了揮手代表他知道了，然後果斷的回到了自己的辦公室。
人在陷入對未來的思考時，屁話通常會很多，即便是高智商也難以免俗，比如魯東義。
心情自然是更好了，寧為想通了許多東西豁然開朗之後，已經明白他想做的事情光靠他一個人肯定不夠，哪怕是加上餘興偉也不夠，必須有一群人能夠跟他有相同的理念，然後一起為這個目標而奮鬥。
魯東義無疑從任何方面來看都是極為合適的。自身智力條件就不用說了，本身還是燕北大學的副教授，且在國內數學界尤其是學生中間本身就具備極大影響力，以後振臂一呼，肯定能拉來不少感興趣的學生，在加上本身就有授課經驗，簡直完美！
把魯東義綁上了戰車還是得做出點東西，來鼓勵大家的。
坐到自己的辦公桌前，得意了一會後，寧為才發現辦公室裡明顯被收拾過，他早上翻亂的東西都已經被擺的整整齊齊，窗臺上的花瓶裡也插上兩朵新鮮的桂花，正散發著怡人的花香。
顯然這是江同學專門來收拾過，寧為閉上眼睛，狠狠的嗅了嗅房間內的香氣，這才開啟了自己的筆記本，開始繼續思考如何搭建他的理論框架。其實在參加stoc大會之後，寧為便對基礎的人工智慧搭建過一個基礎框架，並將之用到了三月的主程式構建，所以他現在需要考慮的是更加抽象的問題，機器的意識建模。
說的更清晰些，就是透過數學模型來描述物理狀態的整個資訊系統。如果需要這一理論成立，那麼大概就可以理解為相適應的演算法將是機器的意識。
要從理論上解決這個問題，最困難的步驟就是要解決一個哲學上的命題，非還原主義。具體到他現在所考慮的人工智慧領域，大概描述就是要證明這個世界類人高階智慧活動過程能否全部或絕大部分還原為計算過程。
如果可以，需要給出具體推導過程；即便不是所有人類智慧活動過程都還原為計算過程，理論上也要給出儘可能多的高階智慧夠還原為基本計算過程的原理，因為這是強人工智慧數學理論中最重要的部分。當然，如果可以還要嘗試論證被摒棄的那一部分是無用智慧……
比如對於人類來說，其實並不需要給為你輔助的智慧裝置新增審美功能。畢竟不能說以後某位長得過於抽象的客戶買了一部最新的智慧手機，智慧手機還能因為攝像頭感知到主人長得太醜而長期以低效的模式提供智慧服務，這就是屬於給自己找麻煩的高階智慧還原。
這是寧為正在做的東西。
他需要將一系列人類需要的智慧反應過程，轉化為計算過程提供出有力的理論證明，並結合大資料證明機器可以擁有主動學習能力，併為實現更精確的計算機視覺、聽覺甚至觸覺提供一個更簡單更精準的理論指導。
說起來簡單，但真的做起來卻是極為複雜的過程。在製作數學模型的時候需要充分考慮到其可擴充套件性，包括每個計算單元、每個算符，想要實現一個很簡單的能力可能都需要多級程式語言呼叫的多級編譯或解釋系統。這一點是從構建三月主體程式得到的經驗。
以三月為例，現在三月就具備了一定的程式感知能力，跟對基本語義的識別能力，這些都是建立在主動學習基礎之上的。但實際上就目前的三月來說，相對於她稽核那些可公式化的數學稿件，在識別人類基礎語義這塊消耗的算力要更多。
想要讓機器如同人類一樣去識別語言語義，尤其是識別一些不同環境下能表現豐富情緒的語義，往往還需要機器對情緒的洞察力。
而這一切都是人工智慧理論構架的基礎，其難度自然是極大的，寧為能做的便是將所有的問題分解成一個個小問題，然後一個個解決，最終形成整套大理論。
比如他已經解決了其中最簡單的大資料壓縮難題。透過強壓縮手段可以讓人工智慧程
