这大概是秀自家学生上癮了吧？换了另一个人，朱正则肯定要回一句，大家时间都挺重要的，直说行不行？
可惜了对面是田老，当今世界最杰出数学家的导师，躺在功劳簿上能决定他命运的大佬。
所以朱正则不但不敢过去，还把这句话当成了考验，开始仔细思考那些公式代表的意义跟如何衍生。
两秒钟后，朱正则快速回復了句：“计算机？”
“差不多，应该说机器学习跟人工智慧，更具体的说是通用型人工智慧。
你没发现吗？按照乔喻新提出的架构，同样可以將人类认知过程映射为几何对象。
感知层就好像对应流形x的切从tx，用於动態捕捉感官输入。
记忆网络则可以依靠m（x）中的调和形式空间来构建，以延长系统记忆。
推理引擎则由广义协变导数来驱动，以实现概念的张量收缩运算。你想想是不是这么回事？”
朱正则倒吸了口凉气。
好傢伙，难怪田老不著急让乔喻做这个项目了。这是乔喻又要开始搞人工智慧了？
现阶段的人工智慧虽然已经很强大了，但不得不承认距离实现真正的通用人工智慧还有很长一段路要走。
最关键的问题是现阶段的人工智慧还停留在知其然不知其所以然的阶段。
这么多年了，当前的人工智慧技术本质依然是高维张量空间的模式擬合器。
其运作方式遵循的无非是基於极大似然估计的范式。
简单来说就是现代人工智慧技术依然在依靠量变积累来显得很聪明。
用普通人能理解的话说就是现在的人工智慧技术主要依赖统计相关性而非因果关係来对这个世界做认知。
更缺乏具身认知，所以无法形成抽象概念。
就好像很多人类创造的视频中，將各种人物行为一通胡改，评论区往往都是这就是a1
无法替代人类的原因。
但通用人工智慧就不一样了，从定义上来说通用人工智慧需要有跨领域认知泛化能力跟因果逻辑能力。
相对於对人类对通用人工智慧的要求是，接近人类的思维模式。
甚至可能当通用人工智慧要做一件事时，不但知道怎么做，还要知道为什么需要这么做。
如果养喻是要去做这件事的话好吧，朱正则也说不出什么反对的话来。
毕竟月球大建设在即——