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儘管人工智慧還做不到餵給它一個公式，它就能自己把所有由此公式引發的變形題做對。

但它還是比搞人類情感容易多了。

人類的腦子靠題海戰術能搞定，人工智慧也能靠題海戰術搞定。

人類做幾道題之後，不是想切橡皮，就是想彈尺子，不是想喝水，就是想上廁所。

人工智慧它不會！它是最乖最聽話的好寶寶。

唯一的問題是需要調整學科資料庫用來適配。

否則可能會出現一些問題。

比如醫學生考題：

請回答p是什麼？

標準答案：經外周靜脈穿刺中心靜脈置管。

人工智慧回答：中國人民保險公司。

安夏想到錢倩就是小學六年級，如果想要模仿她平時的生活狀態，讀書做作業也是不可少的。

從資料包裡那些作業本和考試捲來看，錢倩的成績中等偏上，全班四十個人裡，英語語文等等考全班前五，數學考全班前十幾。

第一個de做出來之後，機器與人類的精神分裂出現的機率是四比六。

「不行，太高了。」

人工智慧組把關於教育那一塊的資料跟戴密特看，請他指點一下。

戴密特回信：「人工智慧最好的學習方法是以接近人腦學習的方式，也就是自然的方式去認知。現在你們開發的這套系統是固定程式碼，用if和else鎖死了邏輯……」

最後，他建議，使用人工神經網路的方式，讓機器進行深度學習。

人工神經網路也是早在1943年就被提出的理論，國外在一直不斷發展並完整各種神經網路模型。

國內也在1980年就開始起步。

紫金科技向全社會招聘。

來的人或多或少都有些能力，但都沒有達到安夏想要的水平。

最後是一位it屆的同行跟安夏說：「有這個能力的人都已經有工作啦，廣撒網發廣告是不行的，你得定點找。」

「怎麼定點找？」

國內現在也沒有搞人工智慧特別厲害的單位，沒法定點去挖人。

同行告訴安夏，三年前，曾召開過「中國人工智慧聯合會議」，她可以按著參加會議的人員名單，一個個找過去。

於是，人事部接到了一個新任務：找人。

一回生，二回熟，李俏現在對於挖人也算小有心得，領導發話，她就執行。

公司現在一不限名份，二對收入這塊也給得大方。如果對方實在要求更多，給安夏打個電話，也不是不可以批下來。

李俏挖來了一位曾在加州理工留學的專家，他的情況比較複雜，一腔熱血回國，然後被行政系統見鬼的辦事效率拖到氣急敗壞，還有學界各種他看不上的行徑，現在處於一怒辭職，打算回美國再就業的狀態。

讓他還沒離開國境的原因是他想把家裡人都接過去，家裡老人追求落葉歸根，不想去。

於是，李俏趁虛而入……啊不是，是把握時機，瞭解到他並不是對自由燈塔有著割捨不掉的情誼，就是被行政流程煩得受不了。

李俏詳細向他介紹紫金的管理架構，以及紫金蝶所處的地位，以及管理扁平化，老闆是個目標導曏者，不追求那些莫名其妙的流程。

再加上「她給得太多了」，於是，他就來了。

不得不說，有時候，真就是一個神人來點撥一下，一堆菜雞就能有質的飛躍。

現在「倩倩」的精神分裂機率變成了二比八，總算有八分像人了。

工程師們還在精益求精。

「我覺得九分像人的時候，應該就可以了。不必追求資料完全一致，人還有神經突然