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第一百一十七章，初见

克.姜，来自中国的杰克。”(ｘｓ６３９)•(ｃｏｍ)

姜斌在起英文名字的时候，考虑了半天，最后选了个最简单的，他觉着这个名字与钱“有缘”。

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“哦，你是亲爱的姜………”说着，费根鲍姆来了个大大的拥抱，“我早已期待你的到来，见到你真是太高兴了。”

这个不高的波兰裔美国人，给了姜斌一个非常好的初见印象，作为未来的图灵奖得主，姜斌生怕他也会像图灵一样的孤僻，且难以相处。

“非常荣幸，能有机会到您这儿读书，您的著作我多有拜读……”无论到哪儿，寒暄是少不了的，而且并不是之国人只爱听赞美之词，美国人也喜欢。

“走，我们去咖啡馆细聊”，费根鲍姆一边说着，一边拿上了衣架上的外套，就要带着姜斌外出。

咖啡的美味，姜斌两辈子也没有品出来，但是到了美国之后，也不得不硬着头皮融入这种文化。

在费根鲍姆的带领下，七拐八绕之后，终于到了一个精致的小咖啡馆，不大的几张桌子，已经被三三两两教授模样的人占据了。

姜斌本还想记住来时的路线，可是太过复杂，终究抛出了脑后，还是专心应对初次见面的谈话吧。

美国人很现实，他能来这儿读书也是因为肚子里有货，才吸引了费根鲍姆的关注。不过，之前的了解，都是从论文中得来的，真正的水平还得当面测试，能带来帮助的学生，才是好学生。

姜斌非常了解这一点，他也知道自己的定位在哪儿。

两人落座，一阵关于天气的寒暄之后，呷了一口咖啡的费根鲍姆，转入了正题，“我看过你的论文，特别是你关于概率的阐述，非常的感兴趣，不知你是怎么想到的？”

姜斌在论文中阐述的想法，正是这个时代缺乏的。人工智能处理不确定性问题的方法很多，但都有一个共同的缺陷：他们模拟专家，而不是模拟世界，因此往往产生意外的结果。

姜斌的方法倒也简单，平平无奇却又激进：将概率作为常识的守护者，仅仅修复计算缺陷，而不是创造新的理论。更具体地地说，不像以前一样，以一张巨大地表格来表示概率，而是用松散耦合地变量网络来表示。

方法简单，但却有可操作性和开创性，因此姜斌倒也没谦虚，“谢谢，我的想法来自于大卫.鲁梅哈特。”

“鲁梅哈特？神经网络？”作为计算机界的大拿，对于重量级专家的文章都是耳熟能详的。因此，姜斌稍稍提起，费根鲍姆就想到了出处。

“是的，就是鲁梅哈特。我在阅读他文章的时候，确信任何人工智能必须建模在我们所知道的人类神经信息处理的基础上，并且不确定性下的机器推理，必须用类似消息传递的体系结构来构建。”

对于姜斌的阐述，费根鲍姆，听的特别认真，每一个词都在细细推敲。人工智能已经沉寂了很久，很多人都在埋头寻找方向，因此姜斌的建议彷佛给他推开了一个门缝，好似看到了一丝亮光。

“我明白，但是‘消息’

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