千思万想，周兴抓住这两个变量，思考着如何利用它们，赋予计算机思考的能力，隐隐约约抓住了一丝灵感，可它还裹着一层面纱，还未等周兴看清楚它的面貌，它有调皮的躲回了迷雾之中。

“小兴，还有什么问题继续问吧！看看今天能不能一口气帮你把问题都解决了。”方教授满意地看着周兴，变向地接受了他的劝慰，豪气十足地说：

周兴从沉思中清醒过来，脸上的遗憾之色一闪而逝，可惜了，刚才爆发的那点灵感被方教授这么一叫唤，消失不见了。

“好的，教授！”周兴开心地点了下头，继续提问：“我设计了一款自动化软件，功能是实现自动测试，…，识别对象，…，脚步回放时候出现报错现象，…。”

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智能领域主流的思想是赋予机器学习能力，思考能力，创造能力，这样才是真正的智能。

“机器学习”基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”，包括其他非数学学科。这类“机器学习”对“经验”的依赖性很强。计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识，学习策略，在遇到类似的问题时，运用经验知识解决问题并积累新的经验，就像人一样进行学习。

然而，怎么赋予机器思考的能力，想象的能力呢，人类在某些情形的“灵感”或“顿悟”，计算机要怎么产生呢！只要存储空间够大，机器可以学习无数知识，但是要从“量”直接变化成“质”，从一个简单“概念”跳转到另一个复杂“概念”。

周兴不由陷入了沉思。

数学，语言，…，能赋予计算机的东西。

第五十章 智能的困境 (第2/3页)

十足地安慰道：

听着方教授的感慨，周兴对任务论文的研究方向越发坚定了。

没有定论的智能领域，研究者们越会重视信息收集，关注新理论的诞生，如果他能写出一片质量上乘的论文，那么这个任务百分百的问题。

现在唯一的问题，该从哪个方面进行智能研究呢？

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