第184章 技术深水（1/2）

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午后，明江大学计算机学院的实验楼里，顾屿站在林薇实验室门口，轻轻敲了敲开着的门。

林薇正对着一台多屏工作站，屏幕上显示着神经网络的结构图和训练曲线。她转过头，看到是顾屿，用眼神示意他进来。

“学姐，我有些关于AI的问题。”顾屿开门见山，“现在市面上都在说AI时代来了，但我觉得我们离真正的人工智能还很远。我想知道，如果要往这个方向深入，到底该从哪里入手？”

林薇放下手中的触控笔，露出一丝了然的表情：“你终于问到点子上了。”她转动座椅，正对着顾屿，“首先你要明白，现在我们所说的AI，本质上还是基于统计学习的模式识别。”

她指向屏幕上的神经网络结构：“不管是图像识别、语音识别，还是自然语言处理，都是在用海量标注数据训练模型，让它们学会从输入到输出的映射。这很强大，但离你想象中的还差得远。”

顾屿若有所思：“是因为它们缺乏真正的理解能力？”

“没错。”林薇点头，“现在的AI系统能识别猫，但它不知道猫是什么；能翻译句子，但不理解句子的含义。它们只是学会了数据中的统计规律。”

她继续深入解释：“更深层的问题在于，当前的技术路线存在几个根本性局限：过度依赖标注数据、缺乏常识推理能力、模型可解释性差、容易受到对抗样本攻击。这些都是制约AI发展的瓶颈。”

“那我们现在能做的是什么？”顾屿追问。

“打好基础。”林薇的回答很干脆，“把数学基础打牢——线性代数、概率论、数值优化、信息论。然后深入理解现有的技术路线，明白它们的局限性在哪里。”

她走到白板前，写下几个关键词：

「小样本学习」

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