楊友邦離開韋蘭公司之後就撥打了一個電話。

“耿局長。”楊友邦臉上硬邦邦的轉告了韋蘭的話，“韋蘭說他在機器人方面有了一點進展，請你們派人過來評估一下。”

頓了一下，楊友邦又忍不住說道：“我看他是恃寵而驕。”

一點小小的進展都要人評估，這不是恃寵而驕是什麽？

若是人人這樣做，政府不得忙死？

耿局長沒有直接回答，而是反問了一句，“你和他又起沖突了？”

“他目中無人。”楊友邦冷冷的說道：“如果不是你千叮萬囑，我早就一槍崩了他。”沒有一顆報國之心，縱然有天大的才華又怎麽樣？

要他說，這種人就應該直接槍斃了，最不濟也要囚禁起來，政府的處理方式太軟了。

果然！

耿局長歎了口氣，“你什麽都好，就是脾氣不好。”不然也不會被派到韋蘭公司做聯絡員。

名爲聯絡員，實際上隻是發配了而已。

這是爲了安撫韋蘭。

“好了。”耿局長面容嚴肅了起來，“我等下會叫一些人工智能方面的專家過去評估的，至于你，努力好履行你自己的職責吧！”

“這樣也許有機會調回來。”

僅僅三天，評估人員就下了飛機鑽進接送他們的車輛中駛向韋蘭企業，三個評估人員清一色的格子襯衫，胸口别着一根鋼筆，面色嚴肅。

開車的是楊友邦。

他虎着臉一路送三名評估人員上了韋蘭公司。

“你好，初次見面，我叫彭宇。”爲首的彭宇看着韋蘭一一介紹道：“這是張偉、王濤。”

“我們都是從事人工智能的工作人員，這次上面叫我們過來，主要是想要看看韋蘭先生在人工智能領域的進展怎麽樣了。”

“歡迎你們過來。”韋蘭微笑着說道：“這次請你們過來其實主要是我産生了一個設想。”

他頓了一下，不動聲色的掃了一眼面前三人，但是沒有人開口，一個個都側耳傾聽。

他這才露出了滿意的笑容，“大家都知道，人工智能的設想起源自亞裏士多德的《工具論》。”

“在1956年的夏天，美國達特莫斯大學召開了一次會議，在會議上，他們首次提出了人工智能的概念。”

“至此，人工智能就整合了數學、心理學、神經生理學、信息論和電腦科學，成了一門新興的學科。”

韋蘭粗略的介紹了一下人工智能的來曆，“就目前而言，人工智能的算法主要采取遺傳算法。”

“但是這種算法雖然應用較爲廣闊，但在人工智能方面它顯然有些疲軟，所以我就研究了現在比較流行的一種粒子群算法。”

粒子群算法，一種并行算法，屬于進化算法的一種，通過随機解出發尋找最優解的一種算法。

“在研究的過程中我添加了決策樹。”

決策樹，是在已知各種情況發生概率的基礎上，通過構成決策樹來求取淨現值的期望值大于等于零的概率，評價項目風險，判斷其可行性的決策分析方法，是直觀運用概率分析的一種圖解法。

“然後我很奇妙的發現了‘人工智能’，我暫時叫它爲‘人工智能’吧！”韋蘭說道：“它在決策的時候明顯的優化了。”

彭宇眉頭一皺，“能給我看看嗎？”

粒子群算法和決策樹的組合在人工智能領域并不罕見，許多人都做出了相關方面的研究，但結果隻能算是普普通通。

明顯的優化，那是什麽鬼？

撲哧！

王濤笑了，“粒子群算法和決策樹組合使得人工智能有明顯的優化？抱歉，我想我可能聽見了一個笑話。”

張偉淡淡的掃了一眼韋蘭，下巴微微擡起，“粒子群算法和決策樹的組合并不是你首創，你的奇思妙想，恐怕很難以打動我們。”

“哦，你們不相信？”韋蘭不動聲色的看了他們一眼，心裏覺得好笑，粒子群算法和決策樹的組合起不起作用得看構造如何。

人工智能的程序構造不行，哪怕是再先進的算法也發揮不了作用，相反，構造先進，哪怕是算法落後，也能夠起到一定的優化作用。

彭宇面無表情。

相信？

他拿什麽相信？

粒子群算法和決策樹組合在人工智能并不算新穎，許多人都嘗試過這方面的組合，但是很遺憾，結果不算好。

王濤看着韋蘭被揭穿了還死不悔改，微微撇撇嘴，“臉皮真厚。”

張偉沒有說話。

他已經不屑于說話了，一個誇大其詞的學術騙子，他已經懶得說話了。

韋蘭看他們三個不說話也懶得繼續解釋，他幹脆跳過去，“……爲了解決人工智能的推演，我添加了博弈論作爲最優化策略。”

“打個比喻，囚徒甲和囚徒乙分别被抓，他們同時面臨三個選擇。”

“第一個選擇，兩個都承認，兩個都被判十年；第二個選擇，一人不承認，另一人承認并指認同夥，那麽這個人将無罪釋放，而被指認的那個人将被判20年；第三個選擇，兩個人都不承認，将隻是非法帶槍罪判1年。”

“假設将機器人置于囚徒甲的位置，根據博弈論，如果認罪，10年，不認罪20年；10<20,認罪最好。

“對方認罪我0年，對方不認罪1年，0<1，認罪最後。”

“因此機器人開始進入博弈狀态，在窮盡所有可能之後，機器人會做出一個概率最大的選擇，哪怕是這個最大的概率僅僅比第二大的概率高出01%，機器人也會選擇最大的概率。”

“這是一種摒棄感性的絕對理性博弈。”

“除此之外最重要的就是神經網絡。”韋蘭抿了一口咖啡，繼續說道：“普魯塔克說過一句話：人類不具備不犯錯誤的能力，但是，聰明的人能從過去的過失和錯誤中學到對未來有用的智慧。”

“機器人也是。”

“我們假設機器人前面有一個障礙，這個障礙堵塞了路，面對這個障礙，機器人會不斷的重複計算，但是他所有的計算都不足以穿越這個障礙的時候，這個機器人就會不知所措，邏輯陷入死循環之中。”

“但是假如把這個機器人換成人類，這個人類看一眼就會穿過這個障礙，因爲他選擇了‘跳’這個很簡單的動作，但是機器人不行，它沒有置入‘跳’這個代碼，于是他看起來很死闆，但神經網絡可以解決這個難題，擁有神經網絡的機器人會在嘗試改變策略，調整腳部神經元閥值，制造出一種類似于‘跳’這個代碼來通過障礙。”

“然後它會代碼記錄下來，下一次面對障礙的時候，機器人就會‘跳’過去了。”

ps：感謝禦天地正氣、蘇醒ad、吼、吼、吼~本鼠來也、滅亡靈魂的打賞。