肯定别有所求，方教授探究地问：“恩有什么事吗明天就开始上课了。”
“教授，我有点学业上的问题想请教您，等不及明天了，您有空吗”周兴目光赤城地看着方教授：
方教授愣了一下，奇怪地说：“学业上的问题我的课不是还没上吗”
“教授，对本专业我比较感兴趣，所以我提前自学了一些，遇到几个难题，所以特意来想向您请教”周兴不好意思地说：
闻言，方教授一阵哑然，不知道说什么好。
这一刻周兴给人的感觉就是一个有些好学的冒失小子，为了问学业的问题居然出动陈建斌教授来说情，方教授以为周兴有什么麻烦事要他帮忙呢
帮学生解惑不正是老师的工作嘛
“看着陈教授的面子，我没空也要抽时间来回答你啊有什么问题，你尽管问吧”方教授开心地笑道：
“谢谢教授，我在学多目标areto最优解算法遇到一个问题，如何设定模糊值与最优值的界限，精准判定最优计算的目标”周兴迫切地问：
闻言，方教授眉头一皱，看着周兴的目光有些怪异。
“多目标优化计算是指在约束条件下，有两个或多个以上目标，而这些计算目标之间有存在相互矛盾，不能到达同时解算，也就是说计算一个目标，往往以牺牲其他目标计算值为代价，要以先提前设定矛盾冲突峰值，。”方教授思考了一想，回答周兴道：
方教授在解答的同时，密切关注着周兴，见他露出一副恍然之色，心中的疑惑更重了，周兴提问的问题涉及了智能领域一种比较深入多目标算法，不属于初学者涉及的范畴。
“谢谢教授，这个问题我明白了，先设定矛盾值，在界定优化。”周兴开心地点了点头，感激地向方教授道了个谢，接着继续提问道：“教授，我还有个问题，是一个实验关于模糊策略计算的问题，实验步骤是这样的，设计一块芯片，控制进水阀s1和出水阀s2，自动控制水位为0值，，控制量u即为模糊控制的输出，u由偏差矩阵e和模糊关系矩阵r，，实验失败，教授您看那个步骤出了问题。”
听着周兴滔滔不绝的讲述难题，方教授不由坐直了身体，竖耳倾听起来，周兴描述的问题是关于模糊控制算法的题目，同样是涉及智能领域非常深入的知识点。
听完问题，方教授皱眉思考了一会儿，回答道：“这个实验案例，定制的观测量和控制量没错，输入量和输出量的五个模糊化集定值正确，定制模糊规则设置有偏差，你结合神经网络来学习模糊规则了吗在控制量的反模糊化处理结算这一步你没做好，，所以才会导致数据错误。”
“原来是这样，我明白了”周兴面色一喜，感激地看着方教授，继续请教道：“教授，我还有个问题，还是一个实验，。”
听着周兴讲述实验步骤，方教授面色凝重，皱眉思考了才解答道：“这个实验涉及了模拟退火算法，将他引入一个接受概率，。”
听着方教授的解答，周兴茅塞顿开，感激地道了个谢，接着继续抛出一个问请教。
“。”
一问一答，不知不觉持续了近两个小时过去了。
“咔嚓”的一声，屋内突然响起一个开门声，只见，一个年约五旬的妇女从屋内的卧室走出来，一脸惊诧地看着一老一少在大厅里没完没了的说不停。
中年妇人在一旁看了许久，却发现他们光顾着谈话把自己忽视了。
“老方，有学生来坐啊这位是”中年妇人见状无奈地出声打断他们的谈话道：
“恩，这位是我的学生周兴，这位是你师母陈艺。”方教授停止了话题，看向自己的老伴笑着为周兴引荐道：
“师母，您好”周兴连忙从椅子上战了起来，问候道：
“嗯嗯，好孩子，晚上在家里吃饭啊老方，我去买菜了，不打扰你聊天”陈艺冲周兴微微一笑，识趣地说：
“不用了师母，我还要”周兴一听，连忙摆手就拒绝：
“还要什么，晚上就在这里吃了，我们可以继续刚才的问题还是你马上就要走”方教授打断周兴还未说出口的话，黑着脸问：
“那个，那个，那我就不客气啦我还有不少问题呢”周兴看着方教授老脸微微一红，不好意思地说：
闻言，方教授露出一个欲哭无泪的表情，苦笑不已。
正文 第五十一章 智能的困境
这一刻，方教授有着与陈建斌，王权，刘强他们的感受一样，对周兴的学习能力非常震惊，为回答他那么多难题而饶头，同时，又惊艳于周兴的才学，敏锐的观察力，和他那强大的理解能力。
给他解答问题的时候，周兴一点就通，时不时举一反三，反抛出各种独特的观点，让人耳目一新。
周兴学习在智能领域的基础非常好，学习的内容非常复杂，他的问题，方教授有时要思考很久才能回答得上来，在解答周兴问题的同时，感觉自己的研究领域好像有了不小的突破，这种感觉让他及苦恼又欣喜，有股欲罢不能的感受。
目送妻子出门，方教授招呼周兴道：“坐下吧我们继续刚才的问题，
“嗯”周兴点头连忙坐下，认真听讲。
方教授继续刚才被打断的问题，继续讲解起来。“b网络能学习和存续打开的输入和输出映射关系，。”
“明白了，是通过方向传播不断调整网络的权值和阈值，是误差平方和达到最小，，可是这种计算模式有驳与模糊计算策略啊”周兴眉头一皱，感觉不大对劲地说：
“没错精准网络计算模式与模糊计算模式的确存在冲突。唉智能这块领域太复杂了，智能科学技术专业刚开几年，我只是比你研究了久一些，知道多一些而已；智能领域除了运用计算机科学之外，还涉及了信息、控制、自动化、仿生、生物、心理、数理逻辑、语言、哲学，等多门学科；是从心理或神经方面模拟人工智能还是像鸟类生物学对于航空工程那样研究，人类生物学对于人工智能研究是没有关系的智能行为能否用简单的原则如逻辑或优化来描述许多问题都存在很大争议，至今没有一个统一的原理，范式引导可供研究，要有所突破非常艰难啊”方教授脸上微微一变，有些心力交瘁地叹了口气：
“教授，您不要妄自菲薄，也不用气馁，没有一戳而就的科研成果，只要我们一直攀登下去，智能领域终有一天会被我们突破”周兴信心十足地安慰道：
听着方教授的感慨，周兴对任务论文的研究方向越发坚定了。
没有定论的智能领域，研究者们越会重视信息收集，关注新理论的诞生，如果他能写出一片质量上乘的论文，那么这个任务百分百的问题。
现在唯一的问题，该从哪个方面进行智能研究呢
智能领域主流的思想是赋予机器学习能力，思考能力，创造能力，这样才是真正的智能。
“机器学习”基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”，包括其他非数学学科。这类“机器学习”对“经验”的依赖性很强。计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识，学习策略，在遇到类似的问题时，运用经验知识解决问题并积累新的经验，就像人一样进行学习。
然而，怎么赋予机器思考的能力，想象的能力呢，人类在某些情形的“灵感”或“顿悟”，计算机要怎么产生呢只要存储空间够大，机器可以学习无数知识，但是要从“量”直接变化成“质”，从一个简单“概念”跳转到另一个复杂“概念”。