但凡是人，多多少少都沾點“欠兒”的成分。
如果曲卓自始至終都保持著，年輕人理應具備的的謙虛與禮貌，最後那句誇讚對菲利普來說，不過是一句毫無營養的，禮節性的“ending”。
但他自始至終都保持著毫無表演成分的強烈自信，和優越感爆表的驕傲，最後忽然誇了一句……菲利普感受到的是撲麵而來的真誠。
他認為自己海納百川的涵養和有容乃大的胸懷，征服了這位狂傲的東方年輕人。
呃~他可能不知道那些複雜深奧的詞彙。
而且，他一點也不“有容乃大”，但就是那麼個意思……
但他沒有太多時間去仔細體味令人滿足和愉悅的情緒價值。必須邊在心中打著腹稿，邊奔校辦樓，去麵見劍橋校長威廉·歐文·查特威克……
莫裡斯·威爾克斯教授讓艾茲格·迪科斯來劍橋，不止是招待曲某人，還要對他拿出的項目做評估，以便研究自然科學的菲利普院長，能夠明確項目的學術價值。
按說艾茲格應該提交一份完整詳細的評估報告，但他的大腦已經幾乎完全被人工智能體“占領”了，根本沒心思去琢磨其他的東西。
所以，在提交機房申請的同時，順帶著交了一份連草稿都沒打的，通篇充斥著誇讚和溢美之詞的……姑且稱之為評估報告的東西。
關於python語言，隻寥寥數語的簡略介紹了特點。剩餘的筆墨全都用在了智能體上。
之所以願意多浪費些時間，主要是因為想讓智能體運行起來，單靠聖約翰學院的幾台計算機是遠遠不夠的。
還需要整個劍橋所有學院的計算機。
不，是整個戴英所有的計算機。
甚至，想要真正完美的智能體，需要一台……不！幾台超算的支持！
50年艾倫·圖靈發表《計算機器與智能》，提出“圖靈測試”作為機器智能的評判標準，推動了ai的哲學思考。
51年馬文·明斯基和迪恩·愛德蒙，建造了隨機神經網絡計算器，用硬件模擬了四十個神經元，實現了首個人工神經網絡。
56年約翰·麥卡錫、馬文·明斯基等學者在達特茅斯會議上，首次提出了“人工智能”這一專業術語，標誌著ai成為了一門獨立的學科。
同年艾倫·紐厄爾和赫伯特·西蒙，開發了首個可以自動證明數學定理的ai程序。
57年誕生了感知機模型。
66年擁有自然語言處理能力，可以模擬心理谘詢對話，被命名為“eiza”的聊天機器人誕生……
到這裡，人工智能的發展就基本停滯了。
因為所有從事相關研究的學者，都遇到了無法逾越的瓶頸——算力！
可以說，沒有算力支撐的人工智能，就是個笑話。
於是，時間進入七十年代後，幾乎所有研究機構都大幅度削減人工智能方麵的投入。
後麵一些年雖然偶爾有一點進展，但基本不值一提。
其實在79年這個時間節點上，算力依舊是巨大的問題。
但假天才曲某人，拿出了一套具可行性的解決方案——基於計算機網絡的算力動態分布。
一台計算機作為核心，將訓練、推演、運算動態分布到計算機網絡的其他計算機上。
隨著訓練的推進，參數量也會呈幾何指數暴增。
所以，劍橋一家的計算機是不夠看的，還需要獲得其他擁有計算機的高校和研究單位的支持。
長遠看，甚至要為了人工智能搭建專用的超級計算機……
雖然艾茲格提交的報告，內容極為敷衍，讓菲利普無法判斷所謂的“智能體”到底是個什麼東西，具有怎樣的先進性，或是學術價值。