这个小叶，不但有自己这一辈科研人的精气神，
　　专业技能和对人工智能的理解，大大超出了一个本科生的水平，比这一届这个最优秀的学生徐晓瑞还强；
　　甚至演讲的能力都是杠杠的，
　　看看这节奏把握和吊胃口的时机。
　　连自己见多识广，不知道参加过多少学术会议，都被他几句话就搞得心里痒痒的。
　　年轻真好啊……
　　看着小伙子挺直的腰杆，不由出了神，
　　回想起了当年自己年轻时和志同道合的同学，同事，同志们一起建设脚下这座教学楼的激情岁月。
　　祝闲云越看叶伟航越是觉得顺眼，
　　都忘了催促他继续说下去。
　　小会议室里一时陷入诡异的沉默。
　　还好，
　　叶伟航自己先反应过来，把系统面板先放到了一边。
　　他用记号笔点了点徐晓瑞，继续说道：
　　“当然了，和徐晓瑞的方案一样，这些免费获取的数据也需要进行清洗和整理。请问一下，徐晓瑞你打算怎么清洗文本数据呢？”
　　徐晓瑞被冷落了好一会，突然被叶伟航发问，下意识答到：
　　“我们是打算用一个星期时间，小组三个人一起写一个Python程序，调用Python自己的工具库，到网上爬取数据。”
　　“当然，我们小组现在都还是学生，清洗数据，工作量太大，我们又没有经验，可能需要外包，我想学校应该能支持一些经费……”
　　他觉得自己的想法非常合理，
　　可叶伟航却连连摇头：
　　“怎么能这么浪费资源呢？”
　　“刚才吴云霞师姐的话你是不是没有认真听？人家不是介绍了吗，实验室因为做【小昭机器人】项目，已经完成了现成的NLP文本处理器，师姐你愿意借给我们用一用吗？”
　　吴云霞微微一愣，马上笑得眼睛眯成了一条缝：
　　“当然可以啦。”
　　【源点+0.005】
　　叶伟航一直注意着祝闲云的表情，
　　刚才说完话，随着对方连连点头，
　　系统马上就跳出了获得源点的提示，
　　他心里顿时有数了。
　　看来，
　　祝闲云就是系统认定的刷资源点了。
　　现在叶伟航只不过是个普通学生，
　　在这位计算机学院的院长面前表现露脸的机会难得的很，可得好好抓住——
　　这也和他本来，在国内人工智能学术界一鸣惊人的计划不谋而合。
　　叶伟航面向吴云霞，注意力却全在旁边的祝闲云身上。
　　“这样，第一步数据处理应该在一天之内就能完成。”
　　一边说着在第一个方框下面画了同样大小的第二个方框，
　　“第二步，建立多层多神经节点的神经网络，直接把经过预处理的海量数据喂给神经网络，进行穷举式训练。也就是我们人工智能术语中的无监督学习。”
　　“无监督学习？好像Alphago在训练神经网络的任何阶段都没有使用这么简单粗暴的方法吧？”
　　仔细研读过Alphago论文的吴云霞忍不住插话问道。
　　“是的，这一步和Deepmind让Alphago通过海量的人类对弈棋谱学习围棋规则的步骤有较大不同。主要原因是AlphaGo和聊天机器人的应用场景和任务目标不同。”
　　“Alphago研究的是棋手的对弈棋谱。可是，围棋和聊天毕竟是两个很不一样的领域。棋谱和网上得到的聊天，评论，文本数据有一个很大的不同之处。”
　　“什么不同之处？”
　　这次急着追问的人，
　　竟然是一向眼高于顶的徐晓瑞。
　　叶伟航看他一眼，继续说：
　　“大多数棋谱数据基本都有最重要的标注——棋谱的对弈双方，最后谁输谁赢。这样，Deepmind对任何一个棋谱数据中，哪一方的操作更好就天然拥有一个基本判断。”
　　“以这个判断作为基础，自然就可以对模型进行有监督训练，告诉他应该更倾向于向下棋两边的那一边学习。”
　　“而聊天机器人的研究对象是我们预处理后得到的海量文本数据，则完全没有这种标注，除非耗费大量的人工来一一识别打分，否则我们不可能知道哪一段文本更好，哪一段聊天质量更差。”
　　“在这种情况下，使用无监督学习进行深度神经网络训练，是明显更合理的。”
　　小会议室里沉默了好一会，所有人花了几秒钟理解叶伟航的这段解说。
　　很快。
　　【源点+0.005】
　　……
　　这种对深度学习和人工智能超越时代的认识，
　　让祝闲云眼睛放出光来，
　　他根本顾不得其他人能不能听懂：
　　“好！这个理解，太棒了。继续，你接着说。”
　　叶伟航环视一圈，发现吴云霞托着腮，一副似懂非懂的样子，
　　徐晓瑞皱着眉头，眼神都没聚焦；
　　李大路和徐晓瑞的另外一个室友则都张大了嘴，一副懵逼的表情，
　　看起来完全没听明白。
　　不过这两个货又提供不了源点。
　　倒不用着急这时候就向他们解释。
　　他在白板上画下第三个并列的方框，顺势拍起祝闲云的马屁来：
　　“接下来的步骤，以教授您对人工智能的理解，肯定已经想到了。没错，就是监督学习。”
　　“在海量的无标注文本数据之后，现在我们的机器人，差不多是一个背下了海量知识，却不能分辨好坏的小孩。”
　　“如果我们问他一个答不上来的问题，他会怎么样呢？”
　　李大路抢答：
　　“告诉我们他不能回答？”
　　他这话顿时让其他几个人全都笑了。
　　吴云霞向他解释：
　　“直接通过深度学习训练出来的人工智能绝对不可能这样回答问题的。人类甚至很难通过一些规则来限制他，把某些问题定义成他“不懂”的问题，一旦碰到就输出“我不懂”这样的回答。因为，深度神经网络模型对人类来说完全是个黑箱子，纠正了人类想让他回答“不懂”的问题，会让其他你根本想不到的地方出现更大的偏差。。”
　　叶伟航补充：
　　“而且，没有任何专家是全知全能的，这样做还会锁死人工智能的上限，最多就是达到请来的专家的水平。试想，如果Alphago是用这种方法训练的，那么它怎么可能吊打围棋世界冠军呢？”
　　“事实是，在面对不懂的问题，完成了第二步训练的机器人可能编造各种答案来糊弄我们，也可能爆出几句CTMD之类的经典国骂。”
　　“各位，想象一下，在NeurlPS大会上，面对各国的专家和领导，我们的机器人在被刁难的时候来一堆“Fxxk”“Shxx”“问你玛，我是你爸爸。”之类的回复。那场面，该有多酸爽。”