ib"深蓝"那样的专家系统吗？\"
\"不。\"卓西度敲了敲白板，\"深蓝只是暴力计算，我要的是真正的智能——能像婴儿一样通过观察世界学会下棋，而不仅仅是记住所有可能的走法。\"
接下来的日子，太初1号实验室成了与世隔绝的孤岛。卓西度吃住都在研究院，每天工作十八个小时以上。他亲自参与每一行代码的审核，与团队争论神经网络层数的设置，调试反向传播算法的参数。有几次争论过于激烈，隔壁实验室的人以为他们在打架。
七月初的一个凌晨，当其他人都已疲惫睡去，卓西度和林寒仍在调试最新版本的训练模型。突然，监控屏幕上的曲线出现了异常波动。
\"等等别动！\"林寒突然按住卓西度要去重启系统的手，\"它在自我修正！\"
只见代表错误率的红色曲线开始缓慢但稳定地下滑，而他们并没有调整任何参数。系统正在自主优化内部节点间的连接权重——就像人脑通过经验自我改进一样。
卓西度的嘴角微微上扬。他打开测试界面，输入一组全新的手写数字图片。系统准确识别出了每一个扭曲变形的数字，准确率达到987，远超当时公开文献中最好的872。
\"我们做到了。\"林寒的声音有些哽咽，\"真正的机器学习\"
卓西度却已经转身走向另一台电脑：\"还不够。先在测试图像分类任务，然后是语音识别，最后是自然语言处理。我要知道它的泛化能力边界在哪里。\"
当晨光透过实验室的防辐射玻璃洒进来时，团队其他成员陆续醒来，发现他们的老板和首席工程师满眼血丝却精神亢奋。测试结果显示，这个被卓西度命名为\"太初-深度思维10\"的系统，在识别文字和固定的符号（比如表情包）上的表现已经接近人类小学毕业的水平：它能看懂普通的文章和文字聊天，包括理解表情包！
卓西度叹一口气，心道：“可惜，它还不会识别图像！要不然，就可以实现我前世心中那个……”
十月中旬，卓西度在上海总部宣布成立\"卓氏智能\"子公司，专门负责ai技术商业化。
\"才刚开始。硅谷、柏林、东京、班加罗尔、特拉维夫——明年