台下很静。
林浔当然不会认为此时台下的寂静是由于他说出的话镇住了他们,因为他刚才说的话确实没有任何亮点。
他想，可能是此时PPT上出现的两篇论文题目和索引。论文是真正的话语权所在，即使离开校园,工业界也和学术界一样喜爱论文。
但他无意在这两篇论文上停留太久，只是简短地介绍了一下：“关于引擎的概念和实现方式,我们进行了一些必要的研究,搭建出了初步的框架。它的实现并不复杂，只是一些物联网系统知识的综合利用，大家有兴趣的话可以通过这两篇论文大致了解一下。”
“但是，”他话锋一转,“我们都知道,现实世界中有很多不可预测的复杂情形。”
说罢,他翻到下一页PPT,是一张自动驾驶系统的概念图。
自动驾驶是萦绕研究者多年的一个现实问题,相关的研究不计其数，方向也各有千秋。即使有无数人投入到其中，也无法摘下桂冠.直到五年前，适用于全路况、全情景的车载自动驾驶系统才终于被银河实现。
概念图里,诠释了自动驾驶系统所关注的三种需求，十类场景信息和五级控制指令,仅仅是大纲式的总结，就已经能够让人想象到实际操作的复杂。
“我们都看过这张图，自动驾驶系统设计中所要面对的问题，即使是现在看来，也是非常复杂和难以解决的。但是，驾驶仅仅是人类活动的一小部分。所以，我们想要开发一个在任何情况下都能灵活辅助主人的人工智能助手,只有两种选择，第一种，付出巨大的工作量，让它学习和收录人类生活各个方面的信息，这条路显然不太可行。”
说完这句，林浔对着台下笑了笑，道：“第二种，让它变得更加智能。”
台下响起了不算稀稀落落，但也不算热烈的掌声，林浔估计其中一半是为了他的脸，一半是出于敷衍和鼓励的性质，因为上面的这种话实属夸夸其谈，让人工智能变得更加智能是许多人会喊出的口号，用于向投资商吹牛，但实现这个口号的寥寥无几，甚至有不少企业暗箱操作，人工智能服务的背后是真人在伪装。
林浔甚至看到评委中的两个露出了和善的笑容，就像导师看着工作中频频出错的学生时，那种虽然责备但仍然尽力慈祥的微笑。
不过没有关系。
他继续道：“我们采用了一种区别于传统的神经网络以及机器学习体系的人工智能架构途径，使用了基于混沌和模糊数学的方法，用随机-反驳体制完成了人工智能决策过程的二次简化，并且实现了决策自由程度的提升。”
掌声忽然慢了下来。
林浔反思自己的语速是否过快，
请收藏：https://m.quge.cc
（温馨提示：请关闭畅读或阅读模式，否则内容无法正常显示）