认为比较好的了础打好了。数时间他都在图绝大多理论而已。他现在在学正常上学他现在基许体说来他已经精追求的是一个大致老师沈立文教授的有关籍许毅已经现在沈立文教授的基习各书馆几天之后解重点学习的只是不然的课才会挑着去听一听中度过。本上是自学只有几个他的也反复研读总种人工智能毅开始看了不下两编那学派的观点博而不些高干以比较复杂运算将自己的基本纯理论的书

然基础是当少不了的许毅是在把基这些学习活才进行础打好之后动。

p程的语言即表阅读思考然后自己通过编程这就是许毅一般的学习过程。许毅还学习了两能编验证种专门用来进行人工智处理语言lisp和rolog。

函麦卡锡在递归工智能的展起了上都知o年j.十分深远的影响。青年学生柯瓦连斯基（𙋁数论基tenauen）所由法񹂊国道这种语言。它和几乎成）提出、础上先设计出来的后来人基本后来由英国伦敦大学的马赛大学的考尔麦劳厄（a.nelisp语言是言prol领导的研究小组于19r.kouraii为了人工智能的代名能的两大语言对人词研究人工智能的srognaog（p式语𚉡mminginlo73年先实现的逻辑c）并称为人工智

编程终于在一次对决的成长放毅也并不奇怪了快就败致的直接结果是他的决景不论的时候他先就会编程当中去。这样导是许毅的强项一些理长se1in尝试着自己能不能士的灰心。反而点进步都没有。战斗力持续上升上周末自己通过学习人工智能毕竟次xyz序当中。另外很高兴论应用到了间已经过次取得胜利赢了因为时新的这么久它不可很a的战斗力又突然提理所以往往当他学到一种最高级版地那个se1中第一方面的理论知识na。虽然好i功地将其中的阵下来但许毅并不程将这个种思想融合到升了一个档斗并成对于se1ina感到能一

图灵奖”。图关的专些理论被大家奉为真理”、提到一个人—。在真正机”工智能就代他就已经在思考就是“之父”。他一生充满着是他提出来的可以器能否思维”这个出的那究还是建立在。是一个从未来重生贝尔将的奖项那诺。“图灵停有一个可比未解之谜他础之的计算机还没有明的时上他提也是“计算机域有着很多和他有业直要等等所有的这些都智能研—阿兰去为人间留下了智慧留下了深邃的思想简他地理论基“机不得不就象上天派学习人在计算机领认为图灵也和他一样名词如“问题了……现在人工让后人研究-图灵。在计算机领域神祗匆匆而来又匆匆而灵是“人工智能之父”的图灵机”、“图灵测试n年的理论。往下界的

“他肯定是转世重还是得看完他的传记。之后最终的！”许毅到了这么一个结论生

有个共同的分了他们就是说。并没有一个哪整体上来研研究后。许毅现这些学派识别声音识别自然语言一个分支在从究人工智能能的某一个局部领域理解、人工神经网络点各不相同。特点——那就是脸部……也能即将人类地智能细一好像的侧重直在的智。人类智研究了这么久的理论之

的权威之一他地主方面mit的人工智能问题许毅咨询了有关专家赫伯特教授同沈立就这个特也是mit赫伯人工智能实验室的工神经网络。文教授一样要研究领域是人

的这样符合人类人是自律……”然界的规单到复杂是从简的研究都这是因为所有赫伯特教授回答说：“

学和物理来作比方。我得复特到物质地微观结们都是从宏观再到杂了也说不定。拿化怎么确定将人许毅单的呢？或许细分之后类的智能构他们各有自己当时问：“我们反而变认知。”征最后才进一步认识微观的先是整体考虑其细分之后简的规律并不妨碍人类去

说。事不“……这根本是两码能混为一谈。”教授

的例子就直接说人工这个问题会跟入微观结构了吗？许毅不也说不定。”复杂也神经网络。神经网络够简单许了吧我们现在这样进死心。继续追问：我们从整体上来研究”那我就不说别的领域

再纠缠下去。是个不错不以为然的这个想过较“弱智”地问题上说但心中其实是了他显然不想问题这么简单前人早就特教授嘴上虽然这么的想法！”赫伯“也许？嗯这在这个比

而是转而问请这个问题也没有再问问题。教其他许毅

神经元经很成熟了“教授现在我们对吗？”和神经网络的认识已

”“还没有目前我们认识还是很肤浅。对大脑的

己不解程度这么快就建点“可是现在这一个令自的络还立起方面已经建理论体系是不是太早了一？”许毅又提出了停留在一个相当肤浅。的问题我们对神经元和神经网立起了完美的理论体系了教授既然

脸色有些尴尬：“……加深数学方呃这方面的理面的学论并不是你想像中的这习。”议你再继续赫伯特教授的么简单的我建

可是许毅最后还可以接受出智能。接着许毅又继把赫伯特教授问得他几个问两个问题他不适合研究人工来续提题都非常地不适应一个赫伯特教授最终基础理论体系的趋势好像有怀疑目前整个人认定：这孩子看工智能了其考方哑口无言他对许毅的思比较另类式

就不再像以前那么热情找以后许毅再找时间向他。题了衍了事。后来请教“另类”问题赫伯特教授几句敷就没再去问问许毅也了往往是随便回答于是他

几个关系不部的聚会能上能下。较勤教授聚在了一起。米在一近许毅向各位教授问问题问起了这件事授也在场他听说最得比歇尔教快于是便随口向他们问次mit教授内错的

有代表生教授们立刻打开了先说话的还是赫一提起许毅这个中国学起大家的一阵性的说了问题简单地挑了几个具近问的那些千奇百怪子。地伯特教授他将许毅最话一下引匣欢笑。

教授一脸惋惜。中国留常喜欢思考的学生可惜他思考多次向他提的方向有问题我而散的许毅可他的思学生在学个思维活跃维也习上很受教授勤学好问可惜的可是他对我的忠告视出过此事来说许是一个非而不见。”赫伯特是思维过于约束。现在好不容易出了“总得们的欢迎的他们都太散了有些过头。

给否认掉了。他提出”一个研究授说道学体系他说目前看数学人类对世界认识不准制人工智能展的侧重于数学的教“许上次直一个重要因素。”了。接质疑了目前的现。他只承认离学是目前限数确的表“你这些问题还算比上去比较完美的数较正常的散的世界完全将连续学理论实际上是一个猜想说连续数

学存了点皮毛就敢质疑已经他才这么久的数学理论这个学生也太浮躁了在了体系简直……大家听后连连摇头

系如果一个这种程序定的数学规则知道算法的概念自从被提出来之后它就与软件所以这个许还真是工智能的教授也模拟开口了“他上次向我问思想或者流程没有专门进行“则密不可分的联那肯定不是算法。”人着有趣。”一个起了算法与数学、形式逻辑规则之间规的关系。大家都这两者有严格的逻辑体系和一

新“他难道又提出了什么众人的猜想？”问道。

的定义图灵只学规是指出在此他提出一个是啊他说我们设计智能程序的个学和形式“法不管这根据图灵算法则。”拘泥于现在的任何数以运行既不与数学联系设想说计算机应该逻辑的规有限步骤内可以完成由必不与形式逻又进而他提出一个假设：的过程就是算则和逻辑规则可时候或许不辑联系的程序流程遵不遵循数

“没有逻辑规则那还是算法吗？”

一次听说。”规则的人工智能？这还“没有是第

“就是啊还不扯淡么！”

异于了许毅的问题的方式正是由于他思考问题的方一语地纷纷说起早就适应了些人当中最看好许奇的思考研究非常具有启性。类”别人才对他的毅的接着教授们你一言我还是米歇尔教授。通怪思维这许毅这种“另式大过和许毅的长期接触他

考虑考虑他的这不好米歇尔教授”毅再仔细象如此们对许各位老朋友这到：“法真的一点价值都见教授更包容一个中国孩子的思的印是另类了些想有吗？或许我们应该没一点但是请你们维的确出言劝点……

不以为然。众人纷纷摇头对米歇尔的话显然