作者：我去不早说
伊莎贝拉淡淡道：“我们永远不知道装备部掌握着多少样武器，秘党在有了林托之后只会变得更加强大，狮心会现如今也和装备会合纵连横了……”
恺撒眸光闪烁，他知道自己的加图索家族有着不弱于秘党的武器储备，甚至联合常任理事国进行武器研发，天谴武器，甚至各项装备。
只是这属于是不能说的秘密，现在和伊莎贝拉说出去了，只会导致自己的信用下降。
加图索家族终究是要让他来继承的，恺撒在知道林托这样的存在之后，原本打算见一见这天下英杰的想法早已消融了大半。
恺撒开始变得越来越像一个……校董。这是他那与家族相违背的叛逆，使这个校董更像现任的校董庞贝。
“我只是个提个意见，您要我泡杯茶吗？”伊莎贝拉看着恺撒询问道。
“泡一杯红茶过来吧。”恺撒点头。
在伊莎贝拉临走之前，恺撒的语气依旧平静且安宁，毕竟他倒也不是什么神人，非要在林托的装备会最为鼎盛的时候下绊子。
那样的话。
换个说法，就叫ooc。
他从来不是这样的人，身为加图索家族的继承人，他只想要与别人正大光明地战斗。
之所以要让伊莎贝拉走开，为自己泡一杯茶，只是在这样的情况之下，他能够更好的去思索自己的学生会之后，究竟该何去何从？
狮心会说到底是脱胎于秘党，而装备部同样与秘党息息相关，现如今所呈现出来的一幕，就是林托已经加入了秘党，并且深刻认为这玩意儿其实叫复仇者联盟。
恺撒这边的学生会，虽然也开始吸引一部分的新生，但是那些新生已经对学生会产生了刻板印象，认为学生会就是有钱人组成的联盟。
历史已经给出了教训，所有贵族阶级都打不过平民阶级。
恺撒寻思着不能让自己这边的意识形态受到贵族阶级统治的荼毒，纵然加图索家族本部如此，但他恺撒还是要走人民路线的。
所谓的人民路线，已经给予得相当清楚。
通过林托之前做过的事情，可以看出他给装备会翻案的过程，先是洗刷刻板印象，再是矮子里面挑高个。
学生会当然也可以使用相同的办法，先是把这里面全部都是贵族的印象进行改写，说明这其中还有普通的学生存在。
其次，再争取在这一次的行动之中，脱颖而出。
打不过装备会，至少还可以和狮心会争一争。
“几天之后的听证会，应该就是展示身手的舞台了。”恺撒眸光闪烁。
加图索家族绝对不会想到，这一件跟恺撒什么关系都没有的听证会，可能会让恺撒直接对抗调查团。
恺撒光是在脑海之中想象届时的场面，眸光之中就涌现出雀跃，太对了，就得这样！
……
与此同时，诺顿馆的内部。
老唐和路明非关注着林托手上的手机变化，眸光之中纷纷涌现出了沉思。
“所以……”
老唐率先开口了：“真就这么恐怖？”
“是的。”
林托明显解释过了自己这么做的目的，而路明非对此的评价非常之高，因为这个帖子确实已经在很快的时间之内冲到了热搜顶端。
林托这么做，只是为了让舆论进行发酵，所谓的加速流程，实际上，这么做的好处还不止于此。
卡塞尔学院并不都是一些只会跟风的群众，在外界看来，这些人可能都是来自世界各地的精英，有着自我的思考能力。
如果只是装备会简单发一个公告，说自己已经研发出了人工智能的新技术，通用人工智能技术。
那么……
在这群人的眼里，这就只是一个公告而已。
可能只记下了一些名词，但是不会觉得这个技术在之后会怎么用，也不会记住这个账号是林托。
现在经过一手挂羊头卖狗肉，表面上说是自己这边的代理会长罗纳德·唐，实际上项庄舞剑意在沛公，最终的目的是宣传人工智能技术。
经过引导而发现的知识，对于聪明人来说，往往记得更牢一点。就像一些推理小说的情节，永远比普通的小说更来得引人入胜、印象深刻。
而所有人在明确发现了几层反转之后，又纷纷觉得这个消息其实就是由林托本人所指出的，话题的热度还会在学生口耳相传之间逐渐增升，最终所有人都会知道这一点，并且深刻记住。
“那么现在，我要真正对钢铁战衣展开研究了。”林托语气淡定：“你们有什么看法吗？”
“没什么看法，就在这看着你整呗。”老唐摆了摆手，觉得林托这人实在是太过于神通广大了。
按理来说不应该出现这样的情况。
真正的研究员本来在有其他人注视的环境下是很难完成任务的，林托这种情况实属少数，原本林托还会让他们回避，现在俨然没有了回避这么一说。
老唐不由得屏住呼吸，总觉得……林托又变强了。
这段时间自己帮助他管理装备会里面的诸多事宜，而他则是突飞猛进跨步。
果然人还是需要闭关，老唐也不由得怀念当初林托给自己讲解知识，而自己搁那独自升级的美好回忆了。
“托子哥，等到这一次的研究结束，能不能再让我跟着您一块学手艺？”老唐发出疑问。
“当然可以。”林托毫不犹豫回答。
然而对于林托来说，比起自己之前进行钢铁战衣的各方面的修订，这个研发人工智能技术的过程，还是轻松了许多。
对于目前的计划，林托早已有了自己的把握，在众目睽睽之下，林托缓缓拿出一个放映屏。
“这是何意啊？”路明非询问道。
“别急。”
林托淡淡道：“这是接下来要用到的喵喵工具。”
“错字，喵喵→妙妙。”路明非说。
“错字已订正。”林托说。
一旁的老唐直接看傻眼了，路明非这是被林托感染成这样了吗？
“好了，接下来就是主要内容。”
林托眨眼。
随着黑墙害入电子仪器，路明非和老唐都感觉到这个仪器的内部产生了某种变化。
“这种可接触的全息投影，也可以被骇入？”路明非惊了。
“不是，我的余光扫到的，是它的主机，所以我现在就可以直接瞪眼骇入它。”林托摆了摆手。
随着林托的意识进入，上面立刻开始呈现出对应的计划表——
想要打造出agi，自然不是林托和图灵先生在现场一番讨论之后就能够得出来的。
首先需要理论基础。
新的数学框架、超越反向传播的新的学习理论、对意识和抽象的理解。
而在其中，学习理论为最。
林托直到之前给图灵先生的预案之中，都使用的是“反向传播”的学习方案。
所谓反向传播是人工神经网络用来“学习”的核心算法。它通过计算网络中每个参数的“责任”（梯度），并据此从后往前调整这些参数，使得网络的输出结果更接近我们期望的目标。
依照常理，可以把它想象成一个高效的、系统化的“甩锅”和“改进”过程。
这个可以用一个思辨小故事来进行解读。
假设你是一个团队（神经网络）的经理，团队要完成一份报告（输出结果）。你手上有一份完美的参考答案（目标值）。
所谓正向传播，就是把任务分给各个下属（神经元），他们协作完成了初稿（网络的前向计算，得到预测输出）。
而反向传播，则相当于一个复盘会。
从最后一步往前倒查。
先把总错误（总损失）归因给最后一个负责汇总的同事（神经元）。
假设这个同事说：“我的错误一部分是因为前面分析同事的数据有问题。”
于是错误的一部分被分摊给了分析同事。
分析同事说：“我的错误一部分是因为数据收集同事提供的基础数据有误。”
于是错误又被进一步分摊给了数据收集同事。
这个分摊的过程，每一步都是通过数学上的链式法则精确计算的。最终，每个员工都得到了一个明确的“责任分数”（梯度）。
根据每个人的“责任分数”告诉他们如何改正。例如：“A，下次收集数据时，应该更侧重X方面；B，分析逻辑应该调整Y参数。”
这个“告诉”的过程就是参数更新，通常使用梯度下降算法：新参数=旧参数-学习率*责任分数（梯度）。
下一次做报告时，团队就会表现得更好。反复多次，团队（神经网络）就会越来越出色。
这就是反向传播的全内容。
“反向传播？”
路明非看着上面的话语，虽然他看懂了，也知道这只不过是一个反复往前归因的过程，但是怎么看都是一个非常繁杂的神秘知识！
老唐也看傻了，哥们高中肄业，你给我整这？
“有没有一种可能，托子哥你说的这个不是中文，而是某些小众语种。”老唐呢喃自语道。
“正经中国人谁说这些啊！”老唐嘶吼。
路明非怒吼：“你也不是中国人吧！”
路明非：“……”
老唐：“……”
现场一片寂静。
而林托的意识进入到眼前的屏幕之后，效率可谓是比语音输入还要快上许多倍，他的思维所到之处，哪里就是文本的书写。
“反向传播的数学心脏是微积分中的链式法则。它解决了如何将最终输出的误差，高效地分摊给网络中成千上万个参数的问题。”
“神经网络是一个由许多复合函数嵌套组成的复杂函数。”
“损失函数衡量的是输出与目标的差异。”
“我们想知道的是：‘损失函数关于每一个权重参数的变化率是多少？’（即梯度）。”
“链式法则允许我们从输出层开始，一层一层地、递归地将误差梯度向后传递，直到最初的输入层。每一层只需要计算局部梯度，然后乘以从后面传过来的梯度即可。”
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