记得开场的时候我说的，今天要讲的两个问题，第二个问题，什么是意图，你们现在清楚了吧？”
“清楚了！”全场异口同声，就连文琛校长都扯着嗓子在喊，一边喊还一边笑着：“纪弘，确实有水平。
“那解决这个意图识别的问题，就是如何练就火眼金睛的问题，”纪弘说道：“就靠类思维AI模型了，甚至，等用上的时候就是第二代类思维AI模型了。
“那么，就回到了我们开场提出的第一个问题：什么是类思考或者类思维模型？我们今天就来揭开它神秘的面纱！”
类思考模型，是纪弘第一次获得灵感【人工智能训练灵感】的时候总结出来的一种AI模型。
那个时候，根据零散灵感，纪弘掌握的是这种AI的训练方法。
至于相关理论基础和基础技能，他在很长的时间里也是懵懵懂懂，换句话说，他只会干，但没有去深究理论。
而就是这个干——要就是技术的实现和应用，已经体现在了各方各面，可以说，卷耳智能科技能有现在的发展，这个模型是起到核心作用的。
不过，静下来的时候，他也在思考：这其中的理论基础是什么？
尤其是答应文琛校长讲第一课之后，他更是加快了理论基础的建设——借助AI查阅了无数相关的资料，并结合自己的灵感以及训练和应用经验，形成了今天的这套基础理论。
“有人认为，进化论其实是一种最优解的算法。”纪弘继续说道：“在机器学习领域，也有这样一类人：他们希望通过模仿进化论的自然选择来使程序进行进化。
“他们有一个核心观点：地球上的生物可以从无到有，从有到智，再到今天的人。
“他们认为：进化已经产生了许多神奇的东西，但没有什么比产生人更加神奇的了。
“那么，机器学习去模仿这个进化过程，无论得到什么样的结果都是不足为奇的，甚至产生智能、产生智慧、产生思维。
“只要无限的堆积算力，就总能在无序中找到有序，在优胜劣汰中进化成长。这是进化学派。”
“当然，并不是所有的科学家都赞同这种说法，比如，联结学派，他们就沉迷于研究人类大脑，通过研究大脑是如何学习的，来利用计算机模拟人脑进行学习。
“还有类推学派的像什么就是什么，贝叶斯学派的，所有的模型都是错的，但有一部分有用这些观点。
“但，伱们发现没有，现在的AI大模型，它其实更像进化学派的理论：
通过大规模的数据进行训练、学习。强化学习的反馈，不正相当于进化中的自然选择吗？人为的把不好的结果给他噶掉，再重新来过。
“当然，自然界的优胜劣汰，是没有重新来过的机会的。而且人们在此基础上，又结合了联结学派