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鼓掌聲響起來，接下來是十五分鐘的提問環節，陳若安看著自己的導師扶了扶麥克風，做好了苦戰一場的準備。
不出所料，他的問題犀利而深刻，有些甚至讓陳若安措手不及。好在她對自己的選題足夠了解，研究過程也全是親力親為，就算答不準確也能說出一二。
老師問有些超綱的問題，其意圖其實不在於真的要正確答案。這一點陳若安很清楚，他們更多的是想要考察你對這個問題的看法、思考的深度，所以她並不害怕錯誤，她的特點在於真正從自身出發，去發表有獨特性、符合她研究現狀的見地。
一番問答結束之後，旁邊的一位老教授按開了自己的麥克風，不管怎麼說陳若安還是鬆了口氣。
&ldo;不能讓王教授把時間都用完啊。&rdo;好像為了緩解緊張氣氛一般，他先是開了句玩笑，幾位老師聞言都放鬆了神情。
陳若安也微笑起來，算是做出的回應。
&ldo;我就有一個問題，看你剛才介紹的時候想到的，想聽聽你的看法，&rdo;老教授說話時一直帶著和藹的笑容，他繼續道，&ldo;計算機或許能學習更為複雜的動作，也像王教授剛才說的，甚至誤差還可以再減小。但人工智慧並不以&l;行為&r;而是以&l;思維&r;為主要重心的當下，人體姿態估計與學習是否有可觀的發展前景呢？&rdo;
陳若安頓了幾秒，想要完整的表達出自己的意思，她需要時間來組織語言。
&ldo;我還是想回到機器人即人工智慧本身來討論這個問題，我想&l;行為&r;和&l;動作&r;學習之所以發展受限，是因為機械層面跟不上設計層面發展。其實德國的konrad團隊在這個問題上已經做了很好的突破，去年的tln全球展覽會上，他們已經展出了可搭建後台連接的動態點為67個的機器人仿真模型，比美國戴維斯實驗室在2013年提出的模型整整提高了31個，一定程度上，我想它已經反映出您所提出的&l;發展前景&r;現狀。
&ldo;所以，在設計層面上給出更複雜、更多元的人體姿態學習，其實是在捕捉到發展可能性之後的選擇產物，以一種等待、前瞻性的視角去開拓人工智慧新領域。&rdo;
她停下來，老教授緩慢地點了點頭，他似乎思索了片刻，又靠近了麥克風：&ldo;所以你覺得，人工智慧人體姿態學習評估，或者說關鍵點檢測，是我們行業的一個瞻望，是這樣嗎？&rdo;
&ldo;嗯……&rdo;陳若安抿了抿唇，片刻，她堅定地看向老師，&ldo;與其說是一種瞻望，不如說是一種任務。&rdo;
是我們、是所有研究者的任務。我們走在人工智慧發展的道路上，其實也是新生代與更新一代的帶領者，我們能做的，遠比瞻望要多得多。
老教授笑了，厚重的鏡片也掩不住他眼中的欣慰，他衝著王教授開玩笑道：&ldo;我要是還有精力帶學生，是要下點功夫從你這裡挖人啊。&rdo;
王教授也終於收起那副嚴肅的表情，順著這個玩笑說到：&ldo;讓她讀博再去你那裡也不遲啊。&rdo;
陳若安接不住這樣的讚賞，她只能乖乖站在講台上，時間馬上要到了，她覺得應該不會再有什麼問題。在這樣的基礎上再優化，拿去比賽應該有望奪個金獎。而且現在看來，應該還能得到不少來自幾位教授的指點和支持。
&ldo;咳咳‐‐&rdo;
就在陳若安準備等待時間流盡的時候，有位女老師提了最後一個問題。
&ldo;關於專業上的問題，剛才二位教授都問的很全面了，&rdo;她似
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