一大清早的，苏航就收到了董利老师的消息。
“最近事情多么？要不要来我的课题组做做。”
苏航想了想，回到。
“董老师，我最近在看人工智能方向的书籍，也就是随便看看。”
另一边董利老师看到这条消息心一抽。
这小子玩的真花啊。
咋就不见苏航主动学数学呢？
还真就在计算机软件上一条路走到黑？
董利老师很是重视那些天赋好的学生。
因为数学真的是一门需要天赋的学科。
比如高斯小王子，呸，数学王子高斯。
有的人，穷极一生也达不到他的高度。
有人说，这个世界上数学界的人分为两类：其他数学家和高斯。
从耳熟能详的那道从1加到100的数学题，到质数分布定律、最小二乘法，目前以高斯命名的数学成果超过一百多个。
有时候，人比人真的会气死人。
董利老师对此深有感触，这一行的，要是没点天赋，本科都读不下去，别说读硕士、博士了。
而且做这方面的研究还得趁年轻，45岁之前的研究者精力旺盛，要真出什么结果也是在这之前做出来了。
过了这道分水岭，体力、精力都难以再继续支持数学工作者去维持那种研究工作。
在这之后要想做出一些学术上的突破，基本只能靠水磨工夫或者看有没有“上帝的眷顾”。
董利教授本人也是如此，本科到硕博阶段把数学理论堆的差不多了，然后才能进一步去攀登数学的高峰。
这是“亿”条没有尽头的路。
目前他也是上了年纪，也能感觉到自己再难有突破，所以一直致力于培养那些有天赋、有能力的“接班人”。
苏航就是一个。
就是学的比较“野”。
董利感觉苏航就像是在湖泊里捞鱼的老渔夫，到处广撒网，土木工程领域搞一搞，数学搞一搞，软件工程搞一搞，哪里出结果了就往哪里跑。
说好听点，兴趣爱好广泛。
说不好听，不务正业，就没有一个长远规划。
作为一个导师，他有必要去纠正苏航的这种做法。
于是给苏航发了消息。
“现代数学也是有很多值得做的，代数几何、表示论、非交换环论、算子代数，这些都是现代数学的研究方向。”
“要学人工智能，数学就是基础。用函数空间来分析无穷维度神经网络，还有标准逻辑、模糊数学等也有在发挥作用。”
“没事的时候也可以研究研究数学，开阔开阔思路。”
看完这些，苏航还能怎么样呢？
当然是，“谢谢董老师，我会注意数学方面的学习的。”
说完这些，董老师也放下了手机，唉，老了，看一会手机就眼花。
说这些话其实有点违心，目前人工智能对数学的要求并没有特别的高，一般学数学的都是本科数学，或者读到研究生，然后就转经济、金融、计算机的。
换句话说，本硕的数学已经足够计算机研究人工智能了。真正对顶端的那数学知识而言，目前在人工智能领域还用不到。
而且就算要用，等需要的时候再学呗，不都是这样过来的嘛。
所以说为什么自学能力很重要，因为做研究要接受新事物，像物联网，又不是一出来全世界的研究工作者就会了，都是一步步来的，要用了、有新东西更好用的了，那就去学啊。
苏航想了一会，理解了董利老师的苦心。
他看出来了，董利老师似乎是有意要栽培他。
所以才一直对自己的事情那么上心。
数学其实苏航并不排斥，只是要做数学的研究实在是，怎么说，看似简单的外壳，实则有一颗复杂的核心，看似复杂的表面，却又有一个极为简单的内核。
也许你不知道数学到底有什么用，但是真的用到的时候会发现数学真好用。
苏航叹了口气，小本本记下了，参考书目加书单。
然后继续看人工智能。
这一个“新兴”的“老”行业。
作为计算机科学的一个分支，它的目的在于生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
但是苏航觉得这有点搞笑和不正常。
为什么偏偏要以人类智能相似？
海豚聪明吗？
它的智能与人类相似吗？
所以一个基于数字系统的“智能”一定要像人类一样来处理信息吗？
在不断给小C“升级”的过程中，苏航就感觉到了问题。
计算机的难处在于理解人类的自然语言，而不是一些自然界本来就存在的东西。
比如图片识别，它就做的很快，而且目前国际上的图片识别技术也远远超过对自然语言的识别。
按理来说这两者是差不多的，同样都可以拆分为不同的信号。
但是，自然语言中的感情表达就让计算机难以识别。
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