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打开给的文件，像模像样的翻了起来。
各个组长也在汇报每个项目的进展、风险，接着是对已有项目的再升级在优化....
李奥不由的感叹，怪不得大家都把1%吹成神作，李奥今天一天也算是明白一些了。
以李奥想要的ai智能机械臂举例，远古的ai程序，那种算法，只会教会他死记硬背，完全遵从人们给他的指令干活。
在生活中有很多问题无法通过指令来描述的，所以这就需要更智能的机器人。
举个最简单的例子，想要ai程序去区分大树和数字3，这个就很难用一条条指令去告诉他，因为人脑袋里那一大堆神经元具体是怎么做到的。
现在的科技水平也不知道。
所以一般这个时候，我们只需要制作一个程序，他可以形成一个的组装各种基础程序的“铁匠”，一个“学习老师”，以及“学生”。
“铁匠”和“学习老师”他们程序简单，工作也不多。
“铁匠”随意连接各个信息、代码、路线、模块，组装好了以后，给“学习老师”，他直接拿出各种图片让“学生”进行识别考试。
然后对着答案改卷子，尽管“学生”在很努力的考试，但结果很糟糕，接着这些“学生”会带着答案去找“铁匠”。
“铁匠”无法理解有的“学生”考得差，有的“学生”考得好，但是会选择留下成绩好的“学生”，然后把差的回炉重造。
接着再把剩下的“学生”，继续随意组合送回学校进行考试。
如此反复，一遍又一遍。
理论上来说，两个人都不会，也都不知道怎么教“学生”，应该教不出好学生。
但是事实却相反。
因为，“铁匠”不仅仅只是制造了那么几个学生，“学习老师”教的是偌大仓库中百千万个学生，测试的题目更是百万个问题。
以上就这样循环制造考试回炉，就这，不断优胜劣汰，不断组合试错，成就了一个能够快速识别树和数字3的ai。
他也不知道自己怎么做到的，但是此时他脑子里的线路已经变得非常复杂了，这就是他的“神经元”。
而1%那强大且无比复杂的“神经元”，是让所有技术人员所惊叹的，这也是1%问世成功的主要原因。
也是大家敬佩李奥这个“神”的原因，没人知道李奥究竟是如何做到的，如此强大且密集有效的“神经元”。
这还是能无限制作“铁匠”、“学习老师”和“学生”的ai，只要有足够的时间，这就是最强的智能大脑。
人会累，要休息，没有试错机会，这对于ai来说，是他最大的优势。
李奥这满意的点头，这可让正在演讲项目的组长打满了鸡血，讲的更带劲了。
“李奥先生，请保持稳定情绪。”贾维斯出言提醒。
李奥这才反应过来，又慢慢恢复到表情。
这可把正在演讲的组长整懵了....自己哪里说错了？？前面不是挺好的嘛？没有啊，自己反复对过的啊？？
这一想不要紧，心一乱，嘴巴一哆嗦，后边节奏也就乱了。
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