不少村里都在干着「违章办学」「非法教书」的事情。
不查没事，一查全是事。
安夏公司里有员工，就是大山里考进城里大学。然后被分配到这个城市，再然后凭着自己的努力才进了紫金。
他在内网上提出，希望公司可以把之前的教育软件跟人工智能结合起来。
哪怕不是实时联网的，就用存货，也比什么都不干的强。
“就算不是为了山村里的孩子，也有一些城里的孩子会因为各种原因去不了学校，摔断腿，得水痘这些都不能去学校，不能就这么耽搁着吧……”
教育产业就算是教培都凉了，也能找到别的出路，搞网课还是很有价值的。
此前紫金开始在做学习英语软件的时候，就已经与几大名校联合，录制了许多不限于英语的名师课堂视频，并且签了全版权。
这些影音资料都可以做为投喂人工智能的数据。
快要被「继承真人情感」项目搞疯掉的程序员们得到了稍微松口气的机会。
尽管人工智能还做不到喂给它一个公式，它就能自己把所有由此公式引发的变形题做对。
但它还是比搞人类情感容易多了。
人类的脑子靠题海战术能搞定，人工智能也能靠题海战术搞定。
人类做几道题之后，不是想切橡皮，就是想弹尺子，不是想喝水，就是想上厕所。
人工智能它不会！它是最乖最听话的好宝宝。
唯一的问题是需要调整学科资料库用来适配。
否则可能会出现一些问题。
比如医学生考题：
请回答p是什么？
标准答案：经外周静脉穿刺中心静脉置管。
人工智能回答：中国人民保险公司。
安夏想到钱倩就是小学六年级，如果想要模仿她平时的生活状态，读书做作业也是不可少的。
从资料包里那些作业本和考试卷来看，钱倩的成绩中等偏上，全班四十个人里，英语语文等等考全班前五，数学考全班前十几。
第一个dem做出来之后，机器与人类的精神分裂出现的概率是四比六。
“不行，太高了。”
人工智能组把关于教育那一块的数据跟戴密特看，请他指点一下。
戴密特回信：“人工智能最好的学习方法是以接近人脑学习的方式，也就是自然的方式去认知。现在你们开发的这套系统是固定代码，用if和else锁死了逻辑……”
最后，他建议，使用人工神经网络的方式，让机器进行深度学习。
人工神经网络也是早在1943年就被提出的理论，国外在一直不断发展并完整各种神经网络模型。
国内也在1980年就开始起步。
紫金科技向全社会招聘。
来的人或多或少都有些能力，但都没有达到安夏想要的水平。
最后是一位it届的同行跟安夏说：“有这个能力的人都已经有工作啦，广撒网发广告是不行的，你得定点找。”
“怎么定点找？”
国内现在也没有搞人工智能特别厉害的单位，没法定点去挖人。
同行告诉安夏，三年前，曾召开过「中国人工智能联合会议」，她可以按着参加会议的人员名单
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