博澤發現這篇“豆腐乾”有點意思。
很快就在大腦裏，簡單模擬了一遍學習算法。
“簡單，而且有效。”
這就是他對“感知機”的的評價。
距離“拍案叫絕”還差了不少，但這已經十分難得。
於是他就從頭開始，認真仔細地又看了一遍。
越看越有意思。
“信息囊括在鏈接中……
學習是大腦所做的事情，因此我們要做的，就是對大腦進行逆向演繹……
模擬生物神經元網狀鏈接的結構，就能讓機器獲得某種智慧……”
“這不可能，智能產生的最佳途徑，難道不是符號、知識的集合，或者概率、類比的推理？”
博澤喃喃自語。
利用仿生學原理，人工模擬神經元連接的工作機制……
很別緻的想法，值得探索一下。
但眼前這篇論文，討論得明顯還很淺薄，不夠深入。
博澤嘆了口氣，要不是他自己的課題，正處於關鍵階段……
他還真想沿着“連接”這條路，走一走，看看路的盡頭，到底隱藏着什麼樣的風景。
可惜，對博澤來說，時間就是最大的奢侈品！
有心無力啊……
算了，新的方向，就交給年輕人吧。
自己能做的，就是將自己一手開創的“符號學派”，發揚光大；
將“逆向演繹法”的研究，推進、繼續推進，直到某個理想的高度！
對於手頭這篇論文，博澤反覆審閱了幾次，沒有發現任何問題，就開始撰寫審稿意見。
一般來說，審稿意見不外乎以下幾點：
論證是否合乎邏輯，討論和結論是否合理；稿件的內容是否新穎、重要；稿件中的實驗描述是否清楚，是否能被重複；實驗數據是否真實、可靠……
不同的審稿人，審稿風格和習慣當然有所不同。
他們對稿件不同方面的關注程度，也大相徑庭。
博澤是最簡明的那種。
行就是行，不行就是不行，從來不屑於玩弄什麼語言技巧。
“足夠新穎，一般重要，合乎邏輯，論據清楚、明確，數據可靠。”
通常，類似這樣的一行字，足矣。
但想了想，他又破例補充了一句：“我謹代表本人，建議作者深入研究下去，並十分期待更加深刻的成果。”
※※※
AMC很快就收到了關於江寒那篇論文的審稿意見。
除了博澤之外，還有兩名審稿員。
三人對那篇論文的評價，褒貶不一，但無一例外，都做出了審覈通過，建議刊載的判斷。
副主編道格將最近幾篇通過了同行評議的論文整理一番後，連通審稿意見，通過內部郵件發送給了主編愛德華。
其中就包括江寒這一篇。
AMC是季刊，每年只發行四期。
愛德華收到後，看了下後面幾期的版面安排。
第四季度幾乎排滿，明年一、二季度的版面，也只剩下一點點空餘。
但還能插進去一些“豆腐乾”。
新到的這一批文章，就看需要多少版面了。
能放哪期就放哪期，實在不行就排到明年去……
點開解壓後的文件夾，愛德華看了眼附帶的表格，忍不住皺了皺眉。
大部分論文的版本需求，都在20頁開外。
這就不好辦了，只能放到明年第三、四季度了。
咦？
他忽然看到許多“大部頭”裏，居然還夾着一塊“豆腐乾”。
說“豆腐乾”可能不很合適，3000來字，估計要5頁左右的版面……
嗯，圖表很少，也沒有太多公式，這很好，能節省不少空間。
這麼想着，愛德華對照了一下版面安排表格。
原定於下月初發行的本年度第三期，剩餘的空閒版面，正好放得下。
然後還能餘下一點邊角，再放進去兩、三封讀者來信……
OK，就這麼愉快的決定了。
※※※※※
江寒看着系統面板，差點喜極而泣。
終於擁有了學術點，可真不容易。
雖然只有可憐的1點，但有了學術點，就可以提高屬性；
屬性高了，搞起研究來，就更容易出成果；
成果越多，就意味着更多的學術點……
良性循環就此開始，怎能不令人欣喜呢？
不行，不能得意忘形。
江寒深深呼吸了幾次，冷靜了下來。
然後開始考慮，如何使用這僅有的學術點。
先看一眼屬性列表。
認知：6
觀察：3
記憶：3
思維：4
想象：2
計算：5
律動：3
現在的問題是，加到哪一項上，收益更大。
是加強優勢，還是彌補弱點？
只有這麼1點，肯定要加到最需要的地方。
首先可以排除的，是觀察、律動和想像，這方面並沒有迫切需求。
然後認知也可以排除，自己的學習能力，目前還沒有不夠用的跡象。
剩下的三項：記憶、計算和思維，每一項都很重要。
這就不好選擇了。
收益最大的是“記憶”，從3點到4點，收益率約爲33.3%；
而“計算”這一項，原本就有5，再加1點，收益只有20%；
至於“思維”，則介於兩者之間。
這麼說，應該先提升“記憶”力……
要不要再好好考慮一下？
也許等到了某些關鍵時刻，遇到了什麼巨大障礙，再加上去，纔是最恰當的時機？
……
……
……
……
算了，以後學術點慢慢多起來，就不值錢了。
好東西吃到肚子裏，纔是自己的。
所以，還是先點上去，看看效果再說。
想到這裏，江寒試着下令，加了1點到“記憶”上。
沒想到，信息欄上立即出現紅字提示：“無可分配學術點。”
問題出在哪兒？
江寒若有所悟：也許要等刊物正式發行，獲得的學術點纔可以分配！
接下來，很自然的，江寒開始考慮下一篇論文。
有了“感知機”之後，能水論文的地方太多了。
等到這篇論文登刊，如果有人關注的話，幾乎一定會發現，“感知機”有個非常大的缺陷。
那就是無法解決異或問題。
而且，無論誰發現了這個問題，十有八九都會立即發文。
雖然算不上重大成果，可多水一篇論文，誰會拒絕呢？
別以爲外國的科研工作者，就沒有水論文的需求。
但這個發現“感知機”缺陷，推動技術進步的機會，江寒可不想讓別人捷足先登。
第二天。
江寒從早讀開始，就開始撰寫論文。
這是江寒的第二篇“豆腐乾”。
在這篇短短的論文中，他先是用稍微有些情緒化的措辭，對“感知機”的學術重要性大加貶低。
然後絲毫不留情面地，直指要害。
“這個被命名爲‘感知機’的東西，實在太粗糙了，甚至不能解決異或問題。”
“假設輸入空間爲2維，輸入的訓練數據集T=（x11，x12，y1），（x21，x22，y2），...，（xN1，xN2，yN），yi∈{?1，+1}
其中，xi1、xi2和yi之間，滿足異或關係：
即當輸入的xi1、xi2同爲0或同爲1時，yi=0；
而當xi1、xi2之中，其中一個爲0，另一個爲1時，yi=1；
則永遠無法找到一個線性函數，對此數據集，進行二元分類。
也就是說，“感知機”無法處理異或問題！
在這裏，甚至可以斷言：任何線性分類模型，都無法處理異或分類問題。
詳細的數學推導如下……”
只用了一節課，江寒就打好了草稿。
誰讓“批評”永遠比“發現”來得簡單呢？
