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第 61 章 61（第2页）

但周舟心里比谁都记挂着这事儿。

苏博一他们只是同情着彭真真，顺带吐槽最近偷数据的那个人。

但他们并不会去做些什么。

但他们经常把这两件事情合在一起说，让周舟忽然就有了怀疑。

因为做出这些事的人，思维路径太像了——就是极度自私。

这个人只做对自己有利的事，完全不考虑可能会带给别人的损失。

如今事情水落石出，也正好印证了她先前的猜想，这两件事的确都是一个人做的。

周舟虽然感慨，但终究是高兴与兴奋占了上风。

她发了一会儿呆，目光又渐渐聚焦在眼前的电脑屏幕上，那一条标红线性轨迹从左端一直延伸到右端，下面是已经被她遗弃了的另一条轨道图。

周舟慢慢眨了眨眼，又眨了眨眼。

她右手无意识在电脑触控板上画着某种轨迹，于是光标也随着那道轨迹而移动着。

将这一个轨迹画到第七遍的时候，她忽然悟了。

之所以这段时间实验室的进展变缓，归根结底，是‘视野’问题。

他们做这个项目已经一个月，一直在沿着先前设定的计划，按部就班地走，但也正是这种按部就班，无形中框定了人的思维。

他们研究的是用ai解微积分，最终的目标，也是要写出一个会解微积分的程序。

为此，他们花费了大量心力抽象出树状图谱，一边试图模拟人脑的思维过程后，一边在尝试各种模型，计算各种表达式。

打磨出一个比较粗糙的版本后，就把它拿去和国际上现有的极大模型跑，比速度。

简单来说，就是用理论模型，去推理论模型。

但其实他们的视野太局限了

。

ai的本质是机器学习，而机器学习，是基于快速计算能力的统计学，是对传统统计学的优化。

微积分学再往上看，是数学分析。如果说高等数学偏重实战运用，数学分析就更偏重理论的推导与理解。

如果用一句不太专业的话来解释，他们先前，其实是用‘数学分析’的思路，来处理这个问题。

周舟忽然想到的是，如果从纯数据的角度，从‘高等数学’的角度去想呢？数学本身就是一门抽象的学科，也正是抽象，赋予了它无与伦比的神秘美感。

历史上那些由数学大家们建立的模型，包括欧式几何学，包括牛顿的微积分学，其实都是从比较小的数据集中抽象出来的。他们用超强的思考能力，从相当有限的数据中，抽象出了通用的数理模型。

而计算机却恰恰相反。

计算机处理数据的能力远超人脑，但在抽象能力上却远远不如。

其实在目前的人工智能界，最大的争议与分歧莫过于此。

传统数学研究一直是走的抽象的路子，如果真的完全靠堆积数据量去训练ai，等于是对数学研究的颠覆。

也正因为如此，ail实验室的整体思路其实还是偏保守。周舟却觉得，如果放手去做呢？

既然计算机的优势在于处理大数据，不如就调高训练数据的比例吧。

不需要那么辛苦地处理数据，不需要事先让人将每一道题目都绘出树状图，不需要试图让机器学会人类的思维方式。

计算机有计算机的路子。

他们只需要把很少的树状图输入进去，再辅以大量数据就可以了。

如果能跳脱人类的思维习惯。