完成這個新模型的人，甚至不知道這個模型具有怎樣的意義。

他問：“你怎麼想到放棄rn3模型，重新架構一個模型的？”

祈言想了想，認真回答：“昨天在圖書館看完書回家，太晚了，我困了。”

作者有話要說：

另：本文涉及的所有（看起來）專業的內容，都是作者查了資料之後編噠

第十三章

所以，是嫌rn3模型挖掘資料的速度太慢，乾脆直接架構了一個更快的，交完作業好睡覺？

傅教授有些哭笑不得，卻又覺得這個理由十分……真實。

看來，不止懶惰是人類進步的動力之一，犯困也是。

他思忖幾秒：“祈言，我不確定你是否知道你架構出的這個新模型，具有什麼樣的意義。”

“在座的各位，已經上了一年的專業課程，都很清楚，人工智慧的基礎便是收集各種各樣的原始資料，而這些原始資料不僅量極大，且沒有固定格式，質量也高低不同，這些都為資料探勘造成了困難。

所以，人工智慧的一個關鍵，便是挖掘資料的效率。效率越高，人工智慧處理資訊更快，反應更快，就會表現得更加‘智慧’。這也是我要求你們不斷練習資料探勘的原因。”

他重新轉向祈言：“而我必須告訴你的是，因為你的這個模型，整個人工智慧領域，又能朝前邁出一小步。”

教室裡，有人倒吸了一口涼氣。

聽完傅教授的話，祈言本人卻沒有諸如驚訝、自豪之類的情緒反應，他只是點點頭，“我明白。”

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