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支教授拿著沈星極的答卷,迅速看了起來。

他微微地皺了一下眉頭。沈星極的答題思路竟然遠不在他意料之中。一般人拿到這個題目,思路方向都應該是人造神經、機械徹底生物化、機腦的極限突破這方面的, 對比之下沈星極的答題思路就顯得過於簡單,他竟然只是在說機械的預判能力!

但支教授很快就調整了心態。沈星極才二年級呢!

三英大學是六年制, 一年級、二年級都是打基礎,學得東西很多但不精, 三年級、四年級略有提高, 五年級、六年級才開始在某一領域真正深入。沈星極剛讀二年級,他也許在機械改造方面遠遠超出了同齡人,但還需要花時間培養他的專業深度。

機械預判是一個什麼概念呢?舉一個簡單的例子, 一個機器人和一個人類玩剪刀石頭布的遊戲。機器人擁有龐大的資料庫和強大的分析能力。它根據往期數據判斷出人類大概率會在第一場遊戲中出拳頭,於是它出了布,這算是預判。同時,在隨後的幾輪比賽中,它在人類出手的那一瞬間,人類還沒來得及做出具體的動作,它根據人類胳膊上的肌肉變化判斷出人類這一輪會出剪刀,於是它出了拳頭,這也是預判。

早在地球時期,機械就已經能做到這種程度的預判了。

發展到現在,機械預判已經非常強大。巡邏機能在一個人類從岸邊跳到河裡去的前幾秒,就預判出他到底是想要游泳,還是想自殺;也能在搶劫犯掏出武器的前幾秒預判出他對周圍人有攻擊性;預判交通事故的發生提前解決安全隱患更不用說了。

總得來說,機械預判並不是什麼複雜的概念。

在人機轉化方面,確實也發展出了機械預判分支,但更多的都是生活化的機械運用。在瞬息萬變的戰場上,機械預判只能起到一個輔助作用,不能讓之成為主導。說真的,如果機械預判那麼有用,人類早就用智能機甲取代需要人類駕駛的機甲了。

沈星極卻在答卷里寫到,提高機甲的人機轉化率可以從機械預判入手。

支教授繼續往下看。

沈星極說的機械預判並不是傳統意義上的機械預判。

首先,它並不仰賴大數據。在戰場上,過於仰賴大數據只會壞事。因為戰士們的最終目的不是讓自己在戰場上活下來,而是要取得戰爭的全面勝利,他們要聽從指揮官的指揮。上一次在面對這種情況時是這麼打的,但這次指揮官運用了新的計謀。

其次,它並非單純地分析機甲戰士的肌肉變化趨勢。單純分析肌肉變化趨勢沒有用啊!就算分析出了機甲戰士在036秒以後要抬起右臂,你知道他是要動用右臂上的粒子炮呢,還是雷射炮呢?在戰場上,任何一點失誤都有可能會導致嚴重的後果。

沈星極提出了一種全新的預判模型,用微粒子流來預判腦波。

「太異想天開了!」支教授喃喃地說。

現在的年輕孩子們真是太敢想了!

對於支教授這種程度的大拿來說,沈星極寫的東西,他不存在哪裡看不懂的。沈星極這個模型中存在一些致命問題,因為他缺乏實驗條件,很多數據都相對模糊。這太糟糕了,如果這是支教授的學生交給他批改的論文,他肯定會打回去讓他重寫!

但論文的準備周期有多長?寫論文時能動用的資源有多豐富?

沈星極這篇文章卻是在一場比賽里花了不到一天的時間寫成的。他甚至都沒有一個可供他獨立使用的實驗室!在生物機械這塊,沈星極更是只上過幾節專業大課!

支教授已經看到了這個模型的價值!

倒不是說人機轉化真的就需要這個模型。搞科研就是這樣,有時理論很新穎、很完美,卻沒法在現實生活中得到運用。但這種理論就沒用了嗎?

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