第96部分

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業名詞，如“圖靈機”、“圖靈測試”、“圖靈停機”等等，所有的這些都是他提出來的可以讓後人研究N年的理論。在真正的計算機還沒有發明的時代，他就已經在思考“機器能否思維”這個問題了……現在，人工智慧研究還是建立在他地理論基礎之上，他提出的那些理論被大家奉為真理。

“他肯定是轉世重生的！”許毅看完他的傳記之後，最終還是得到了這麼一個結論。

研究了這麼久的理論之後。許毅發現，這些學派好像有個共同的特點——那就是一直在研究人類智慧的某一個區域性領域的智慧，即將人類地智慧細分了，他們的側重點各不相同。臉部識別，聲音識別，自然語言理解、人工神經網路……也就是說。並沒有一個哪一個分支在從整體上來研究人工智慧。

就這個問題，許毅諮詢了有關MIT的人工智慧方面的專家赫伯特教授，同沈立文教授一樣，赫伯特也是MIT人工智慧實驗室的權威之一，他地主要研究領域是人工神經網路。

赫伯特教授回答說：“這是因為所有的研究都是從簡單到複雜的，這樣符合人類人是自然界的規律……”

許毅當時問：“我們怎麼確定將人類的智慧細分之後簡單的呢？或許，細分之後反而變得複雜了也說不定。拿化學和物理來作比方。我們都是從宏觀再到微觀的，首先是整體考慮其特徵，最後才進一步認識到物質地微觀結構，他們各有自己的規律，並不妨礙人類去認知。”

“……這根本是兩碼事，不能混為一談。”教授說。

許毅不死心。繼續追問：”那我就不說別的領域的例子，就直接說人工神經網路。神經網路夠複雜了吧，我們現在這樣進入微觀結構了嗎？也許，我們從整體上來研究這個問題會跟簡單也說不定。”

“也許？嗯，這是個不錯的想法！”赫伯特教授嘴上雖然這麼說，但心中其實是不以為然的，這個問題這麼簡單，前人早就想過了，他顯然不想在這個比較“弱智”地問題上再糾纏下去。

許毅也沒有再問這個問題，而是轉而問請教其他問題。

“教授，現在我們對神經元和神經網路的認識已經很成熟了嗎？”

“還沒有，目前我們對大腦的認識還是很膚淺。”

“可是現在這方面已經建立起了完美的理論體系了，教授，既然我們對神經元和神經網路還停留在一個相當膚淺的程度，這麼快就建立起理論體系，是不是太早了一點？”許毅又提出了一個令自己不解的問題。

赫伯特教授的臉色有些尷尬：“……呃，這方面的理論並不是你想像中的這麼簡單的，我建議你再繼續加深數學方面的學習。”

接著，許毅又繼續提出了其他幾個問題，都把赫伯特教授問得啞口無言，他對許毅的思考方式非常地不適應，一個兩個問題比較另類他還可以接受，可是許毅最後好像有懷疑目前整個人工智慧基礎理論體系的趨勢，赫伯特教授最終認定：這孩子看來不適合研究人工智慧。

於是，以後許毅再找時間向他請教“另類”問題，赫伯特教授就不再像以前那麼熱情了，往往是隨便回答幾句敷衍了事。後來，許毅也就沒再去找他問問題了。

在一次MIT教授內部的聚會能上能下，幾個關係不錯的教授聚在了一起。米歇爾教授也在場，他聽說最近許毅向各位教授問問題問得比較勤快，於是便隨口向他們問起了這件事。

一提起許毅這個中國學生，教授們立刻開啟了話匣子。首先說話的還是赫伯特教授，他將許毅最近問的那些千奇百怪地問題簡單地挑了幾個具有代表性的說了一下，引起大家的一陣歡笑。

“總得來說，許是一個非常喜歡思考的學生，可惜，他思考的方向有問題，我多次向他提出過此事，可是他對我的忠告視而不見。”赫伯特教授一臉惋惜。中國留學生在學習上很受教授們的歡迎的，他們都勤學好問，可惜的是思維過於約束。現在，好不容易出了個思維活躍而發散的許毅，可他的思維也太發散了，有些過頭。

“你這些問題還算比較正常的了。”一個研究側重於數學的教授說道，“許上次直接質疑了目前的數學體系，他說目前看上去比較完美的數學理論，實際上是人類對世界認識不準確的表現。他只承認離散的世界，完全將連續數學給否認掉了。他提出一個猜想，說連續數學是目前限制人工智慧發展的一個重要因素。”

大家聽後連連搖頭，這個學生也太浮躁了，他才學了點皮毛就敢質疑已經存在了這麼久的數學理論體系，簡直……