鲁
的
脆有些
乎宁为的意料，他本以为还要多说两句的，好在师兄似乎看了他的疑惑，在他转身前，感慨了
句：“照你说的，如果有
，咱们的成就真能达到见到
因斯坦得先给我们递烟，碰到牛顿他得先来敬酒的
度，的确挺值得期待的。”
宁为脚步顿了顿，品位了番这追求，除了稍微有些不太吉利外，没啥
病。当即
也不回的答道：“只要我们有自信，定可以的！”
“哦，对了，后就是
庆
假了，
事
还是有张有弛比较好，我建议你可以好好的去玩几，等假放完之后我会每监督你工作状态的。”鲁又说了句。
宁为随便挥了挥手
表他知道了，然后果断的回到了自己的
室。
在陷入对
来的思考时，
话通常会很多，即便是智商也难以免俗，比如鲁。
心自然是更好了，宁为想通了许多
豁然开朗之后，已经明
他想的事
靠他个肯定不够，哪怕是加
余兴伟也不够，必须有群能够跟他有相同的理念，然后起为这个目标而奋斗。
鲁无疑从任何方面来看都是极为
适的。自身智力条
就不用说了，本身还是燕北
的副教授，且在
数界尤其是
间本身就
备极影响力，以后振臂呼，肯定能拉来不少感兴趣的，在加本身就有授课经验，简直完
！
把鲁绑了战车还是得点，来鼓励家的。
坐到自己的桌前，得意了会后，宁为才现室
明显被收拾过，他早翻
的都已经被摆的整整齐齐，窗
的
瓶也
两朵新鲜的桂，正散着怡的
。
显然这是
同专门来收拾过，宁为闭
睛，狠狠的嗅了嗅
间的气，这才打开了自己的笔记本，开始继续思考如何搭建他的理论框架。其实在参加stoc会之后，宁为便对基础的工智能搭建过个基础框架，并将之用到了
月的
程序构建，所以他现在需要考虑的是更加抽象的问题，机器的意识建模。
说的更清晰些，就是通过数模型来描述物理状态的整个信息系统。如果需要这理论成立，那么概就可以理解为相适应的算
将是机器的意识。
要从理论解决这个问题，
困难的步骤就是要解决个哲的命题，非还原。体到他现在所考虑的工智能领域，概描述就是要
明这个世界类级智能
过程能否全部或绝部分还原为计算过程。
如果可以，需要给体推导过程；即便不是所有类智能过程都还原为计算过程，理论也要给尽可能多的级智能够还原为基本计算过程的原理，因为这是强工智能数理论重要的部分。当然，如果可以还要尝试论被摒弃的那部分是无用智能……
比如对于类来说，其实并不需要给为你辅助的智能设备添加审功能。毕竟不能说以后某位长得过于抽象的客户
了部新的智能手机，智能手机还能因为摄像感知到长得太丑而长期以低效的模式提供智能服务，这就是属于给自己找
烦的级智能还原。
这是宁为正在的。
他需要将系列类需要的智能反应过程，转化为计算过程提供有力的理论明，并结数据明机器可以拥有习能力，并为实现更
确的计算机视觉、听觉甚至触觉提供个更简单更准的理论
导。
说起来简单，但真的起来却是极为复杂的过程。在制作数模型的时候需要充分考虑到其可扩展
，包括每个计算单
、每个算符，想要实现个很简单的能力可能都需要多级程序语言调用的多级编译或解释系统。这点是从构建月体程序得到的经验。
以月为例，现在月就备了定的程序感知能力，跟对基本语的识别能力，这些都是建立在习基础之的。但实际就目前的月来说，相对于她审核那些可式化的数稿，在识别类基础语这块消耗的算力要更多。
想要让机器如同类样去识别语言语，尤其是识别些不同环境
能表现
富绪的语，往往还需要机器对绪的
察力。
而这切都是工智能理论构架的基础，其难度自然是极的，宁为能的便是将所有的问题分解成个个小问题，然后个个解决，终形成整套理论。
比如他已经解决了其简单的数据压缩难题。通过强压缩手段可以让工智能程序在短时间获得多的数据来锻炼其本身的分析判断能力。现在宁为正在的则是类理解语、绪的计算还原过程。
这块完了，他的拔尖青年项目也能顺利完成，顺便在拿个图灵奖概问题不。这块的难度虽然极，超乎想象的，但有月作为参照物，却让难度直线跌了不少，关键的点在于整个习过程的计算模式还原。
概浏览了之前已经完成的
，宁为快速的开始在程序构建脑确定的行为模式模型。
“定7，数据对象o是个有定类t的变量v，v∈v ? pv ? u，其由类型约束μv（t）限制以便将此般类t通过子域裁剪t″转化为给定问题
