這個OS的程式碼最初只有大約六千多行，設計地知識也不是很複雜，所以幾天之後，就有人已經將原始碼研究透徹，掌握了其中的關鍵演算法，許毅隨即將他們提為版主，讓他們幫助自己回答新人的一些問題。另外，StuOS程式碼編寫小組也建立起來，經過許毅親自把關，將真正有心、有潛力的成員吸收為小組成員，並且將後續的編寫工作漸漸交到他們手中，直到最後他將這方面的工作全部移交完畢，讓這個專案進入一種良性迴圈的獨立運轉狀態，就算沒有他的參與，他們也能健康而順利地將這個專案進行下去。

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終於可以鬆口氣了，許毅欣慰地看著這個專案朝著預定的目標發展著，大感滿意。心想看來名氣大有時候也是一件好事，可以做到很多別人做不到的事情。

接下來，許毅終於又可以把精力放在人工智慧的研究上來了。他最近決定自己的這套理論命名為“類人智慧”，以此來區別現在國際上流行的“人工智慧。”

什麼是人工智慧？或者說現在的人工智慧是怎麼定義的？在這個概念上，研究人工智慧的人各有自己的理解，他們都用自己的方法為它定義，但是這些定義都有著一個相同的特點——他們的人工智慧把目標定位於做出一個和人類智慧有點像的東西，而不是完全模擬。也就是說，通常的研究只是部分地對人類的智慧進行研究。

最早出現的人工智慧是邏輯推理系統，它證明了著名的四色定理，這的原理就是把數理邏輯推理過程看成是思維方式，程式設計執行，以此作為人工智慧。但數理邏輯推理僅僅是人類思維邏輯中形式邏輯的一種形式，只是人類智慧的很小的一個組成部分。後來專家系統興起了，以數理邏輯為基礎，加入專家們的某些專業經驗便成了專家系統。然後經驗也只是人類作為判斷依據的一種形式。再後來，人工神經網路大行其道，它的奇特之處在於，人們並不能確切的知道在解決問題過程中，神經網路是如何幹的？但是問題確實就解決了。這與邏輯推理系統，系統的執行全*人程式設計序的控制大大不同。但是認真地分析人工神經網路，它既不能實現人腦海量神經元的網路的模擬，又不能使這個網路產生分析、歸納、抽象這類能力。它所津津樂道的不過是一個分類。因此它也只是搞了一點像智慧的東西而已。

以後的計算機學習理論、自然語言理解等等等等，研究的東西都只是人類智慧的一部分，而不是整體。這樣，問題就來了，我們僅僅研究人類智慧的某一小部分功能，能夠實現像人類智慧一樣的智慧嗎？許毅對此深表懷疑。從區域性研究這些工智慧確實能夠為人類做出貢獻，製造出更方便的工具為人類服務，但是要想憑藉這些理論來創造出和人類一樣或者相似的智慧來，或許本身就是一個錯誤。這是定位的錯誤大家研究的起點就錯了。

經過這麼長時間的思考，許毅的理論焦點已經集中到這個問題上了，所以為了將自己的理論和傳統的人工智慧區別開來，他將其命名為“類人智慧”，意為和人類智慧非常相近的人工智慧，而不是傳統的那些和人類智慧有點像的智慧。

在這點上，selina和許毅有了不同的見解，她認為許毅的定位有些高了，“模擬人類的一切智慧簡直不可能！”。她勸誡許毅，研究問題規律都是從簡單到複雜，只有將最簡單的東西弄明白了，才能夠理解更復雜的東西。

而許毅則告知她說：“我並沒有違背這個規律，你還沒有理解我的意思。我懷疑的是大家研究的起點錯誤，定位已經錯了還能指望後面能得出正確的結果嗎？我們應該首先認清楚這件事的本質，找準起點，然後以此為基礎，去尋找這個層次中的最簡單的問題，然後解決它”

selina回信：“你有些好高騖遠了你怎麼能肯定自己的研究模擬的就一定會是全部的人類智慧？”

許毅則回道：“你中毒太深，傳統理論的影響已經深入到你的骨子裡了我只是提出這樣一個假設，並且沿著這個假設一直思考下去給自己一個這樣的前提，然後以此為標準去思考解決的方法，並不是沒有可能”

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正文　第184章

早晨，蘇蘭早早地就跑到許毅的房間叫他起床。

“蘭蘭，別鬧，讓我再睡會兒。”許毅連眼睛都沒有睜開，伸出一隻手將蘇蘭順勢一摟，將她也拉到被窩。

蘇蘭對許毅實在是沒辦法，他這麼大的人了，還像一個小孩