经验以及自己的情绪进行不同的即时反应。而这种即时反应理论上来说是完全无序且不可预测的。

　　我们可以发现，人在处理一件事的时候经历了这么几个过程：感知，分析，决策。

　　而现在的人工智能做的是信息输入，信息分析，输出最优结果。

　　所以在信息处理上，人工智能跟人类看起来很像，但一旦扯上情感，扯上无序的东西时，人工智能和人类的区别就出来了。

　　人会为了所爱的人去死，现在的人工智能永远不会。

　　这个时候再回过头看刘凡实现的算法，如果算法可以自己根据不断输入的数据去推导出各种函数的话，这个时候的行为模式在一定程度上模拟的就是：人从完全无知的婴儿开始在不断的成长中对世界有了越来越多的了解。

　　其实对人工智来说，所谓的算法也好，函数也好，规则也好，也许就是人类的生存法则。人这一辈子，不也是一个不断了解生命的过程么。

　　如果把人类成长的这个过程细化，有没有可能就是在不断的发现无数的规则呢？只不过大脑处理了这些问题，我们自己都没发现而已。

　　所以当算法可以自己去发现规则的时候，对于人工智能来说，等同于打开了另一扇大门。虽然这个方向也不一定就完全对，但从理论上来说很可能是更接近真正人工智能的大门。

　　但这个东西说说简单，真要实现就太难了，就像章凯祥拥有强大的数学功底，也有了对应的猜想，但却无从下手。如果刘凡没有系统这变态的外挂，想要让算法去自主挖掘函数对他来说可能这辈子都做不到。

　　当然，其实刘凡现在的算法距离理想中的状态还有很大的距离，一方面是函数推导的准确性和挖掘能力，都还有很大的空间，因为会受限于数据量和数据类别。就比如在这次的人脸识别之前，刘凡的数据关联逆推算法一直都没什么突破性的进展。

　　虽然在以往的使用中确实如他之前构想的能实现无序数据利用，但之前的函数都是没有突破算法底层的传统数学框架的，这就让这些函数是否是算法自己推导出来的这个问题有待商榷了。

　　但这次在人脸识别上的实验，让刘凡看到了突破，算法的自我推导似乎真的可行。

　　还有一个问题就是刘凡的算法现在只能分析，不能决策。

　　他试过很多方法，都无法实现决策能力。

　　他慢慢意识到想要让算法拥有决策能力，必须打破现有的底层算法原理。

　　但这并不影响刘凡目前的算法对今天到场的技术人员所造成的震撼，刘凡和章凯祥会有这样的猜想，别人自然也可能有过这样的猜想，只不过没有人能跨过技术难关罢了，因此当大家反应过来刘凡所呈现的东西如果是真的那意味着什么的时候，所有人都很难再控制自己的情绪了。

　　而大家的震惊正是刘凡所期待的，当正面刚GSCT那一刻起，木龙科技就是一支站在战场上准备攻城略地的军队了，已经没有收敛锋芒的必要了.

　　最近研究人工智能感觉自己有点魔障了不过这个行业真的很有意思啊，可惜自己年纪大了很难再从基础数学学起了，大学的时候就接触这个行业就好了.

第52章没有悬念

　　“让小刘把方案说完。”面对愈发躁动的现场，赵建国突然开口，所有人就像是学生时代看到了班主任一般，立刻安静下来。

　　刘凡忍不住撇了一眼赵建国，想看看是怎样的气场能让一群商界老油条都如此听话，然后继续讲解自己原定的内容。

　　在原理方面又讲了几分钟，但都是比较表面的东西，在座的人其实都懂，大家都在期待刘凡可以讲的更深一点，但刘凡又不是傻子，这种东西怎么可能往深了讲。

　　之后就是运用，刘凡继续下翻PPT说道，“我们的产品优势刚才相信大家也都看的很清楚了，所以在对于通过视频搜查疑犯等方面我们会比传统的人脸识别具备更高的精准性，另外我有个或许不成熟的想法，我们的产品将有效的辅助我们国家开展天眼计划。”

　　坐在台下的孙夏突然眼皮一动。

　　“当然，我们的产品也具有一定的缺陷，那就是静态图片会降低我们的精准度，而且我们需要提供目标人物之前面部动态资料，当然从动态到静态也可以理解为从三维到二维的转变，所以并不会完全限制我们的产品能力。而且在传统意义上的人脸识别方面，我们的技术也已经达到了更高的精度和处理速度。”刘凡说着，开始一页一页的展示PPT。

　　台下已经有人呵呵了，你这叫缺陷？

　　高铁跟自行车说，啊呀，我在行驶的过程中会遇到好多限制，有时候每公里只能跑个两百公里。

　　自行车：“mmp”

　　刘凡最后做了一个简单的总结，向大家鞠了一躬表示感谢。所有人一边鼓掌一边看向赵建国。

　　只见赵建国淡淡的说道，“下一位。”

　　排在华为后面的是众智，上台讲解的看样子应该是搞技术的，因为已经秃了。只见男子走到主讲位，一脸兴奋道，“刘总，你们的算法考虑过开源么？”

　　钱总内心：“？？？我他妈让你上去讲这个的？？？”

　　刘凡倒是不介意，笑了笑说，“有可能。”

　　场内一片哗然。

　　接下去对方没有再问刘凡什么，开始讲解自己的方案。

　　三小时后，十五家公司的方案全部讲完。这时赵建国与身边的人围在一起商量