“……所以我认为布丁提供的灵感价值在我之上，于是便把一作署名给了她。”
学校餐厅，四楼的单间内，五人相对而坐，徐毅一边慢条斯理的享用面前的午餐，一边解释起自己自己当时署名的动机。
当然，他上面说的只是借口而已。
真正的原因是这部分工作在蓝星时早就有人提出过，作为知识的搬运工，徐毅实在不想自己挂一作，但这个理由不便出口，只好掩饰一下。
虽然经过了一个上午的心理建设，戴·琼森还是显得有些难以接受：“但是，但是给她一作也太夸张了吧……”
徐毅不愿在这个问题上过多纠缠，笑着摇了摇头，“我想二位远道而来，应该并不是专门为了一篇论文的署名问题吧？”
“当然，徐毅博士！”旁边的伊恩闻言，终于接过话头，开口道：“其实我过来只是想问您一个问题，你认为卷积神经网络发展到未来，真的可以完全模拟生物的视觉神经系统么？”
“……其实我在来之前，在你的结构上做了一些实验，发现了一些很让我意外的现象，”
眼见众人似乎对自己的问题有些不解，伊恩进一步地解释起来。
“我将卷积网络训练完成后，通过当前的网络参数改变输入图片，以使得图片尽可能被分到错误的类别，但得到的结果却大大出乎我的意料。”
“你是指前后两张图片肉眼区别不大，却在电脑上得到了完全不同的分类结果？”看到伊恩惊讶地瞪大双眼，徐毅就知道自己说中了，在心底微微叹了口气。
他说的这一现象在蓝星被称作对抗样本，这一发现，在当时人们对于深度学习的乐观情绪上狠狠泼了一盆凉水。
随后大家才慢慢意识到，看似神奇的神经网络其实完全无法媲美生物的智能，只是另一种复杂的建模方式而已。
神经网络也因此走下神坛，传统的机器学习算法开始重新抬头。
见另外三人不解，伊恩掏出手机展示起来：“看这张熊猫的图片，我们给它加上了一个特定的微小噪声，得到的合成图像在我们人眼中与前者似乎并没有区别，但在上它却被分类成了金丝猴……”
“这说明现在的神经网络与我们的视觉系统之间，其实存在着某种结构性的差异！徐教授，你现在找到这个差异所在了么？”
在伊恩看来，发现这一现象的徐毅一定也早就找出了问题的原因，兴许连解决方案都已经有了，因此虽然有些失礼，他还是难掩兴奋地好奇问道。
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