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“下午几点？”
“三点如何？”
“好的，没问题。”
“那不见不散。”
说完，诸葛光挂断了电话，房间里又恢复了宁静。
苏豪隐隐有种感觉，好像诸葛光心里藏着什么事没有说。
不过，还没来得及多想，困意又袭上来，这两天的工作确实太累了，苏豪重新进入梦乡。
下午三点一刻，正是喝下午茶的好时间。
咖啡厅里轻柔的背景音乐，让人感到午后的悠闲，此刻城市里的白领，都喜欢聚集在这里享受美好的休闲时光。
他们一般都是一边品尝着咖啡，一边看着杂志或笔记本电脑。
在大厅的餐桌旁，偶尔还能看到几张老外的脸，这儿也是老外在异乡重温西式生活的场所。
在靠近窗户的角落，坐着两个30来岁的年轻人。
左边的一身休闲运动衫，中长头发，皮肤有点黝黑，一双眼睛炯炯有神，谈话间不时发出爽朗的笑声。
右边的一位，举手投足间都带着几分儒雅，鼻梁上架着金丝眼镜，偶尔赞同地点下头，报以轻松微笑，他就是诸葛光，对面坐着的那位是苏豪。
“我倒很想了解下，到底是什么难题难住了我们的数学精英？”
诸葛光打趣道。
“别提了，搞什么人工智能嘛！
你说这机器人要能听得懂人说的话，还要会自我学习，搞得跟人一样干吗？”
“说来听听。”
“哎，这自然语言识别，传统的语法规则分析模型生成的二维语法分析树太过于巨大，又很复杂，现在基本已经不采用。
而统计语言模型虽然效率会更高，但它是基于概率学，算法本身就忽略掉很多细节，理论上只要数据量足够大，概率就会无限接近真实，但实际上这个前提条件是做不到的，所以结果就多有误差，很难做到100%精确。
还有计算机深度学习，要实现非线性机器学习，不仅对预测精度和运算能力是一个挑战，对于深度分层模型的建立也提出了很高的要求。
现阶段尽管分布式计算发展迅速，计算能力比之过去提升了几个数量级，但仍很难做到。
我们进行了数次的算法优化和大量的参数调整之后，前阵子发现稍有起色，可刚觉得有点进展的时候，马上又在算法里发现了bug，去掉bug之后，性能又恢复原状。
这真的是有了希望之后又失望，白高兴一场。”
“呵呵，出现这样的情况也很正常。
就像著名的隐含马尔科夫模型，马尔科夫就是简化了问题，忽略了所有不确定性，提出了一个假设。
你算法中的bug产生的数据很可能就是不足的错误，但它却无意间实现了简化原来设计的模型功能。
不过bug只能提高效率，最终无法做到精确，因为它本来就是个错误，这确实令人很头疼。”
“何止是头疼，我现在脑袋都要炸开来了。
现在才明白什么叫撞到了墙，怎么也穿不过去。”
“或者我们转换下思路，不要老是从算法优化方面下功夫，可以从基础领域里着手。”
“基础领域？你是说物理学还是数学？”
“你看，牛顿为了解决物理问题，创立了微积分…”
诸葛光还想继续往下说，但苏豪立即打断了他：“开玩笑吧，怎么能拿我跟那牛人相提并论，要我搞个什么分出来，这也太看得起在下了吧！”
听了苏豪这番话，诸葛光依旧报以微笑：“也对，不一定要靠什么分来解决问题，应该相信咱苏大天才的实力。”
“你就别再挤对我了，咱不提这烦人的事，说说你的考察吧，这次要去多久啊？”
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