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第67节(2/2)

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将其个人特征进行数据化。近年来,神经网络在逻辑链条上的发展,也使这种算法往上走了一个阶层——也即是分析每一笔背后的组合逻辑。”

林水程拿起记号笔,转身往白板上写写画画。

画完后,他转身,让所有人都清楚看见了,他画的是两个笑脸——最普通的那种,一个圆里三条曲线。

林水程继续说:“我相信在场的所有人都有过小时候涂画笑脸的经历,一张笑脸,一个闭合的圆,三条弧线,无论谁来画,无论他本人具有何种习惯,无论他从何处开始落笔,一共四笔,所以我们可以发现这是一个排列组合问题,一个笑脸所包含的笔画,永远固定了九种落笔方式。”

“而当我们将作者的习惯数字化,例如他习惯如何落笔,是先有色彩后有轮廓,或者先有轮廓再进行上色,这是神经网络和数字心理学的领域,我们可以从中推断出一幅画的逻辑。”

“等一下。我大概明白了你的意思。”罗松继续说,“你是想利用量子计算机进行穷举所有的逻辑笔画,比对两幅画之间的作画逻辑是么?但是这一切的前提是,他们具有层析逻辑分析的基本条件:在可观测的尺度上拥有不同的画法,通俗一点来说就是,至少你能看出它们在上色、层次、色彩上的任何差异。这种方法我们已经试过了,两幅画在层次结构上具有完全一样的特性。”

罗松眼里带上了一点胜利者的笑意,然而紧跟着,他就笑不出来了。

林水程礼貌地冲他点了点头:“感谢老师的提议,这也正是我接下来要说的。在ai可识别的尺度上,两幅画因为具有完全一样的层次结构,所以也具有完全一样的作画逻辑,所以我将比对降低到了微观尺度,也就是——分子和原子尺度的比对。”

余樊脸色发白,那一瞬间他摇摇晃晃地甚至有些坐不住,他几次想要站起来冲出这个礼堂,但是理智和最后的面子把他压在了座椅上,无法移动半分。

林水程换了一张打印纸,投影屏上出现了黑白的扫描分子排列结构。

“这是我所取样的圆珠笔尖大小的横截面取样分子扫描结构,这是对比图。”

余樊听到这里,知道不能再让这场报告进行下去了,他站起来,再次打断了林水程的报告:“那你根本没有玩出什么花样来,你和我一样进行了分子层面的比对,只不过可能哪一方的仪器出了问题,导致了你和我之间不同的结果……”

“不对,老师。”林水程说,“你说的不对。分子级的比对是不可能做出结果的,因为我反复做过了,这两幅画作的相似尺度就是纳米级别的,它们在纳米尺度上依然表现出雷同的特性。”

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