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等所有的东西都防好了，于一叶又坐回了自己的座位上，将短发别在耳朵后，袖子也撸起来，这下子看谁还说作弊。
“好了，你们可以开始提问了。”
于一叶懒洋洋的靠在椅子上，看着周围被推举出来的六个记者，一脸的轻松。
在后台，陈雨等人是一脸震惊，这算不算是，用智商直接碾压？
于一叶什么时候还有这样的技能了？
站在最后的萧婉风虽然知道了有这样的情况出现，可是当于一叶真的实施的时候，她还是觉得不可思议。
就在这段时间里，一场面对全华夏的直播考察已然是开始了。
“航空工程的定义。”
“航空工程，将航空学的基本原理应用于航空器的研究、设计、试验、制造、使用和维修过程的一门综合性工程技术。”
从问出问题到回答问题，就连一秒都没有用到，信手拈来的就脱口而出。
“计算神经科学的定义。”
“计算神经科学是使用数学分析和计算机模拟的方法在不同水平上对神经系统进行模拟和研究。”
“控制论的定义。”
“是研究人与动物和机器内部的控制与通信的一般规律的学科，着重于研究过程中的数学关系。”
“仿生学的定义。”
“利用生物的结构和功能原理”
一个个的问题，从网络上和人的大脑中汇聚在一起，通过每一个提问者的口中向于一叶提出，再由于一叶在一秒不到的时间里开始回答。
所有的人的情绪从一开始的不屑，到看到于一叶完全没有错误的回答时的震惊，到最后一百个题目两百个题目，毫无错误之后的麻木。
这个世界上有天才吗？
有。
现在他们信了。
现在的问题已经不仅仅在人工智能和计算机方面转悠了，甚至有的人为了考住于一叶开始出更困难的题目了。
“世界三大数学猜想即费马猜想、四色猜想和哥德巴赫猜想。费马猜想的证明于1994年由英国数学家安德鲁怀尔斯完成，遂称费马大定理；四色猜想的证明于1976年由美国数学家阿佩尔与哈肯借助计算机完成，遂称四色定理；哥德巴赫猜想尚未解决，目前最好的成果是陈氏定理乃于1966年由中国数学家陈景润取得。”
“费马大定理的内容是当整数n&；2时，关于x，y，z的不定方程x^n＋y^n=z^n无正整数解。”
“整个定理的证明过程是”
“四色猜想是”
所有人麻木的看着于一叶一边背着数学定律一边在临时拿出的白板上写着定理当中的内容，而且在一些人能听得懂的范畴中还用了其他语言现场翻译和解释。
这个人，是妖怪！这是所有的这一刻的想法。
已经超越人的范围了
不知道多少块白板，于一叶将三大数学猜想都给写了一边。
将手上的白板笔往桌子上一扔，笔和桌面接触，发出了清脆的声响。
环顾全场，鸦雀无声。
“你们，还有什么要问我这个半吊子的吗？”
整理着自己的袖子，连给其他人一个眼神都懒得，也不去在意台上的记者们已经开始怀疑人生，等到整理完袖子才又一次抬头。
“如果没有，我们就可以开始下一个话题了，当然我并不介意你们将问题延伸进其他领域，毕竟文学哲学你们都还没问呢。”
“对了，要不要我再给各位背一下古希腊长诗？”
这浓浓的嘲讽的意味啊。
第398章 不依不饶（）
这句话的嘲讽能力也是一流的，那赤…裸裸的智商上的碾压，真的挺堵心的，就有点像，学习好的学霸们总是在说自己考砸了，但是成绩一发下来，就算是人家有一科没考，分数也比你高是一样的。
那种不过是一种谦虚，所以也不会遭人厌烦，但是这于一叶可不是这样的，这明显就是炫耀，一副我就是怼你，就是怼你，就是用智商碾压你的样子。
这让这些无冕之王们怎么受得了？
不过，气又怎么样？
目前看来在这种学识上的确是比不过的。
而现场陷入一片寂静的时候，于一叶正在脑海中和灵聊着天。
“灵谢谢你了。”
“使用者不用客气的，帮助你是我的使命，没有必要如此客气。”
是的，于一叶怎么可能一下子记住那么多的东西，很明显的就是因为有灵在背后帮助她。
在记者们的问题脱口而出的时候灵就将答案查了出来，直接在脑海中告诉于一叶，于一叶只要照单念就是了。
所以才会显得于一叶会那么的博学。
事实只有于一叶知道，但是这是永远都不能说的秘密，那么这一切也就只能属于于一叶了。
“好了各位，安静了这么久了，还有什么想说的吗？”
起身环顾四周，没有任何的人应答，舞台上的记者们也已经带着东西离开了舞台。
“那既然你们没有什么说的，就来听我说说好了。”于一叶的语气充满了不屑，一群战五渣，还在她面前瞎折腾，他们好意思？“让我这个半吊子文科生来和你们好好说说计算机和人工智能。”
得，这还有完没完了？
记者们和一些在看直播的人气的牙都痒痒，这个女人怎么这么不依不饶的？
可是他们从来没有想过，当初在网络上到底是谁在没有任何依据的情况下疯狂的打压和诋毁，甚至是造谣。
这人啊，不能太双标，会有报应的。
“让我们接着来说人工智能，人工智能在计算机上实现时有两种不同的方式。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法，它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。”于一叶又开始了关于人工智能的介绍，“我们所熟知的阿法狗就是这一类的，还就就是十几年前的深蓝大战象棋大师，也是这个风格的。”
阿法狗的例子是要比深蓝的例子更加的耀眼的，将围棋下到这个样子，也是难得的。
甚至有的人还说，这阿法狗已经是打败了所有的人类了。
不过阿法狗还是用到了很多新技术，比如说神经网络、深度学习、蒙特卡洛树搜索法等，这让使其实力有了实质性飞跃。
米国脸书公司“黑暗森林”围棋软件的开发者曾在网上发表分析文章说：“‘阿尔法围棋’这个系统主要由几个部分组成：走棋网络、快速走子、估值网络、蒙特卡洛树搜索把以上这几个部分连起来，形成一个完整的系统。
尽管如此，阿法狗还是有一定的缺陷的，所以说于一叶还是将它归到了第一种人工智能制作方法当中，也许有很多人会不同意，但是毕竟每个人的想法是不一样的。
“而另一种是模拟法它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。遗传算法（简称ga）和人工神经网络（简称ann）均属后一类型。遗传算法模拟人类或生物的遗传…进化机制，人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。”
于一叶说着，身后的大屏幕上出现了大量的电影图片，什么生化危机的红后之类的。
生化危机系列电影中的红后真的是留给人相当深厚的印象，图片一放出来，所有的人就明白了于一叶在说什么了。
但是这还不是结束，而是继续介绍的开始。
“而为了得到相同智能效果，两种方式通常都可使用。采用前一种方法，需要人工详细规定程序逻辑，如果是简单方便的，那就还好说一些。但是如果需要复杂操作，相应的逻辑就会很复杂（按指数式增长），人工编程就非常繁琐，容易出错。而一旦出错，就必须修改原程序，重新编译、调试，最后为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁，非常麻烦。”
的确，编程那也是人工的工作，不可能不出错，就算是机器，有一个地方出了问题，那也是会出错的，更何况人不是机器，所以说出错的可能性就会提高，那就需要多次的检验，这样工作量就会提高。
“如果说我们采用后一种方法时，我们这些编程者就要为每一角色设计一个智能系统来进行控制，这个智能系统开始什么也不懂，就像初生婴儿那样，但它能够学习，能渐渐地适应环境，应付各种复杂情况