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

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