第五十二章 波尔教授的打算（第一更，求收藏）
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“杜克，你确信这就是你这个学期的课程方案？”波尔教授看着手上这份杜克的课程安排表。脸上的皱纹好像又加深了不少。八门课程，开什么玩笑，这个杜克究竟是见识浅薄还是过于狂妄？在麻省理工的博士一般一个学期选择2门课程，即使完全不用给教授打工，能够保证全身心投入，大部分也不过选择3-4门，看着杜克选择了八门课程，满头凌乱银发的波尔教授不相信这个自己看好的奇才会毫无理由地做出这样的选择，他在等着杜克的解释。
果然是这样啊，杜克心中暗自庆幸自己做好了准备，否则就要准备承受波尔教授的滔天怒火了。
杜克拿出自己的课程综述，当然这是本专业的那四门，波尔教授诧异地接过杜克这厚厚的一叠打印材料，快速地浏览了一下，正好看的这门课程是他主讲的，因此波尔教授越看越惊喜，很快就把这门课程的综述看完。闭上眼睛思考了一会儿，波尔教授指着材料中某些主题提出几个问题，杜克非常轻松地回答。
“这门课程你的确没有再学习的必要了”听完杜克的回答，波尔教授高兴地说道：“你的专业基础知识水平出乎我的意料，如果没有什么重要问题，我希望你能够担任这门课程的助教。”这句话虽然听起来像是商量，杜克却知道自己最好是答应下来。虽然自己的时间确实很宝贵，但是完全不为波尔教授做出一些贡献是不可能的。这点情商杜克还是不缺的。
“这是我的荣幸，教授。”杜克愉快地回答道。“我选择的第二专业正好是我本科的专业，我想我可以应付，毕竟大部分基础知识都曾经学习过。”杜克继续就第二专业选择解释道，至于本专业课程，交出了这几份课程综述报告，加上刚才通过了波尔教授的现场考验，证明这几门课程不过是准备打酱油，只要能够按时上课，按期交作业报告应付好就行了。
这个完全符合麻省理工学校的规定，而且麻烦很少，如果申请免修，一门课程不是没有可能，可是你要申请4门免修，哦，这个实在太逆天了一些，即便波尔教授是麻省理工知名教授，也不可能开这种后门。因此杜克虽然能力逆天，也没有打免修的主意。
既然波尔教授已经通过了对杜克的基础知识部分考查，研究方面又有Sala输入法这种优秀的成果，因此研究方面教授也希望杜克能够尽快加入团队，在目前波尔人工智能的研究上，主要集中在知识发现方面，这个同Siri采用的后台技术极为相似，主要都是通过综合运用统计学、粗糙集、模糊数学、机器学习和专家系统等多种学习手段和方法，从大量的数据中提炼出抽象的知识，从而揭示出蕴涵在这些数据背后的客观世界的内在联系和本质规律，实现知识的自动获取。显然这是一个富有挑战性、并具有广阔应用前景的研究课题。
从数据中挖掘并发现知识，首先要解决被发现知识的表达问题。而最好的表达方式目前看来还是自然语言，因为它是人类的思维和交流语言。所以知识表示的最根本问题就是如何形成用自然语言表达的概念。
在杜克的Sala输入法中，其实已经大量用到了这些知识，要实现语音识别高辨识率，核心部分就是抽象提炼各种语音特征的能力，只不过这部分工作都由克里完成，现在杜克要做的是将克里的能力拷贝移植到地球的计算机上面。
波尔教授虽然没有机会深入了解Sala输入法的实现过程，但是凭借着世界顶级专家的直觉，波尔能够判断在Sala中应该使用了相关的技术，这才是波尔教授爽快同意杜克博士申请的最主要原因，他在这方面的研究已经进行了很多年，但是一直都没有获得突破性的发展，他的研究团队需要补充一些新鲜的血液来进行突破，当然不是说毫无所获，至少类似Siri这种程度进展还是不少的，但是这还远远不够，如果你用过Siri，你就知道这充其量也就是婴幼儿智能水准。
波尔教授的这个研究符合杜克的预期，因为在杜克下一步计划中，语音识别应用的一个方向，就是让机器可以理解部分的自然语言，这个就同人工智能密不可分了。大家知道现在的电脑基础是二进制，也就是0或1基础上发展的，要让电脑理解人类语言，这个难度真的不是一般大。
这么说吧，人类语言中一语双关的情况太多了，即使对于“你吃了吗”这样简单的句子，在不同语境下都有好多种不同的内涵，足以让电脑逻辑为之抓狂。
比如北京人见面如果问“你吃了吗”不过是一句司空见惯的打招呼，如果你傻乎乎地认为对方要请客，你就二了。
如果是俩个相熟的人打电话问“你吃了吗”，如果俩人离饭点近，可能是邀请一起吃饭，如果是俩人距离远，不过就是一种关心式的问候。
甚至说话的语气不一样，同样语言中的内涵也大不一样。
如此种种语境，对于人的思维来说是非常好分辨出来究竟是打招呼还是问候，可是电脑不行，它只有逻辑推理的能力，像语言交流这种几乎无穷多组合的情况，你得给多少限制选择条件，才能够让电脑理解？
从思维角度看，人工智能成果同人脑相比一直没有多少突破性的成果，其困境很大原因也有受限于当前电脑的架构的因素，毕竟现在人工智能应用最终都要交给电脑逻辑去执行。
在这方面，比莱姆提供的克里这种仿生生物电脑却完全不同，经过杜克这段时间的使用，发现克里不但逻辑推理远超当代电脑水准，其思维能力已经非常接近地球人类智慧，至少模仿和总结方面比起杜克来说，更是有过之而无不及。
在人工智能方面，比莱姆通过克里留给杜克的东西也比较多，只不过那些东西都是基于仿生生物电脑平台，要想用到现在的主流二进制电脑上，这中间的转换难度不是一般高，或许有些东西根本就没有可能性。不过就算是有一小部分用上，对于现在的人工智能的进展，可能都是一种巨大的突破。
因此对于波尔教授的这个要求，杜克也是胸有成竹地答应下来，明天开始就进入项目组。他相信经过自己与克里的联合作战，一定可以找到一个突破点，他不需要复制一个克里出来，这个基本上没有可能性。他只是需要一个点突破，研究可以战胜siri一类应用的成果就足够了。
同波尔教授谈妥课程计划和研究课题，正当杜克准备离开的时候，门外进来了一个熟悉的身影。
PS:分推期间，基本保持俩更水准，第二更大约在10点到11点之间，莫有存稿的分推真的很苦逼啊！
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果然是这样啊，杜克心中暗自庆幸自己做好了准备，否则就要准备承受波尔教授的滔天怒火了。
杜克拿出自己的课程综述，当然这是本专业的那四门，波尔教授诧异地接过杜克这厚厚的一叠打印材料，快速地浏览了一下，正好看的这门课程是他主讲的，因此波尔教授越看越惊喜，很快就把这门课程的综述看完。闭上眼睛思考了一会儿，波尔教授指着材料中某些主题提出几个问题，杜克非常轻松地回答。
“这门课程你的确没有再学习的必要了”听完杜克的回答，波尔教授高兴地说道：“你的专业基础知识水平出乎我的意料，如果没有什么重要问题，我希望你能够担任这门课程的助教。”这句话虽然听起来像是商量，杜克却知道自己最好是答应下来。虽然自己的时间确实很宝贵，但是完全不为波尔教授做出一些贡献是不可能的。这点情商杜克还是不缺的。
“这是我的荣幸，教授。”杜克愉快地回答道。“我选择的第二专业正好是我本科的专业，我想我可以应付，毕竟大部分基础知识都曾经学习过。”杜克继续就第二专业选择解释道，至于本专业课程，交出了这几份课程综述报告，加上刚才通过了波尔教授的现场考验，证明这几门课程不过是准备打酱油，只要能够按时上课，按期交作业报告应付好就行了。
这个完全符合麻省理工学校的规定，而且麻烦很少，如果申请免修，一门课程不是没有可能，可是你要申请4门免修，哦，这个实在太逆天了一些，即便波尔教授是麻省理工知名教授，也不可能开这种后门。因此杜克虽然能力逆天，也没有打免修的主意。
既然波尔教授已经通过了对杜克的基础知识部分考查，研究方面又有Sala输入法这种优秀的成果，因此研究方面教授也希望杜克能够尽快加入团队，在目前波尔人工智能的研究上，主要集中在知识发现方面，这个同Siri采用的后台技术极为相似，主要都是通过综合运用统计学、粗糙集、模糊数学、机器学习和专家系统等多种学习手段和方法，从大量的数据中提炼出抽象的知识，从而揭示出蕴涵在这些数据背后的客观世界的内在联系和本质规律，实现知识的自动获取。显然这是一个富有挑战性、并具有广阔应用前景的研究课题。
从数据中挖掘并发现知识，首先要解决被发现知识的表达问题。而最好的表达方式目前看来还是自然语言，因为它是人类的思维和交流语言。所以知识表示的最根本问题就是如何形成用自然语言表达的概念。
在杜克的Sala输入法中，其实已经大量用到了这些知识，要实现语音识别高辨识率，核心部分就是抽象提炼各种语音特征的能力，只不过这部分工作都由克里完成，现在杜克要做的是将克里的能力拷贝移植到地球的计算机上面。
波尔教授虽然没有机会深入了解Sala输入法的实现过程，但是凭借着世界顶级专家的直觉，波尔能够判断在Sala中应该使用了相关的技术，这才是波尔教授爽快同意杜克博士申请的最主要原因，他在这方面的研究已经进行了很多年，但是一直都没有获得突破性的发展，他的研究团队需要补充一些新鲜的血液来进行突破，当然不是说毫无所获，至少类似Siri这种程度进展还是不少的，但是这还远远不够，如果你用过Siri，你就知道这充其量也就是婴幼儿智能水准。
波尔教授的这个研究符合杜克的预期，因为在杜克下一步计划中，语音识别应用的一个方向，就是让机器可以理解部分的自然语言，这个就同人工智能密不可分了。大家知道现在的电脑基础是二进制，也就是0或1基础上发展的，要让电脑理解人类语言，这个难度真的不是一般大。
这么说吧，人类语言中一语双关的情况太多了，即使对于“你吃了吗”这样简单的句子，在不同语境下都有好多种不同的内涵，足以让电脑逻辑为之抓狂。
比如北京人见面如果问“你吃了吗”不过是一句司空见惯的打招呼，如果你傻乎乎地认为对方要请客，你就二了。
如果是俩个相熟的人打电话问“你吃了吗”，如果俩人离饭点近，可能是邀请一起吃饭，如果是俩人距离远，不过就是一种关心式的问候。
甚至说话的语气不一样，同样语言中的内涵也大不一样。
如此种种语境，对于人的思维来说是非常好分辨出来究竟是打招呼还是问候，可是电脑不行，它只有逻辑推理的能力，像语言交流这种几乎无穷多组合的情况，你得给多少限制选择条件，才能够让电脑理解？
从思维角度看，人工智能成果同人脑相比一直没有多少突破性的成果，其困境很大原因也有受限于当前电脑的架构的因素，毕竟现在人工智能应用最终都要交给电脑逻辑去执行。
在这方面，比莱姆提供的克里这种仿生生物电脑却完全不同，经过杜克这段时间的使用，发现克里不但逻辑推理远超当代电脑水准，其思维能力已经非常接近地球人类智慧，至少模仿和总结方面比起杜克来说，更是有过之而无不及。
在人工智能方面，比莱姆通过克里留给杜克的东西也比较多，只不过那些东西都是基于仿生生物电脑平台，要想用到现在的主流二进制电脑上，这中间的转换难度不是一般高，或许有些东西根本就没有可能性。不过就算是有一小部分用上，对于现在的人工智能的进展，可能都是一种巨大的突破。
因此对于波尔教授的这个要求，杜克也是胸有成竹地答应下来，明天开始就进入项目组。他相信经过自己与克里的联合作战，一定可以找到一个突破点，他不需要复制一个克里出来，这个基本上没有可能性。他只是需要一个点突破，研究可以战胜siri一类应用的成果就足够了。
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