五零二教室。

    黑板上那行字是用力写的，粉笔末簌簌地往下掉。

    “你觉得，AI是怎么思考的？”

    讲台上站着个男生，个子不算高，穿着一件洗得有点旧的卫衣，袖子撸到手肘，露出一截细瘦的手腕。

    程建国，十七岁。

    他的手心有点冒汗，捏着半截粉笔的手指紧了紧。

    台下坐着一百四十多个计算机科学与技术专业的大三学生。

    一道道视线交织成一张无形的网，带着审视，带着挑剔，甚至带着点懒洋洋的无所谓。

    一个高中生，给他们这帮写了三年代码的大学生上课。

    这事本身就透着一股子荒诞。

    后排角落，一个反戴着棒球帽的男生压低了声音，对着旁边的同桌嘀咕。

    “开玩笑呢？这谁家弟弟走错教室了吧？”

    他的音量控制得刚刚好，不大，但足够前后三排的人听得清清楚楚。

    “噗。”

    一阵压抑不住的笑声，像投入池塘的石子，从后排开始，一圈圈地散开。

    程建国听见了。

    他的耳朵尖不受控制地红了一小片，但脸上的表情没变。

    他吸了口气，转过身，没理会那些笑声。

    他用粉笔在黑板上，在那行问题的下面，又写了一行字。

    “假设你家的猫，总是在下午三点叫。”

    写完，他转了回来，面对着台下那一百多张各怀心思的脸。

    他的声音还带着点少年人的青涩，但吐字异常清淅。

    “连续叫了七天，每天下午三点准时叫。到第八天，下午两点五十五分的时候，你会做什么？”

    这个问题太简单了，简单得象个脑筋急转弯。

    前排有几个学生几乎是下意识地回答。

    “去看看猫呗。”

    “还能干嘛，给它准备吃的。”

    程建国点了点头，追问：“为什么？”

    “猜也猜到了，它三点又要叫了呗。”

    “对。”程建国终于找到了自己的节奏，“你根据过去七天的数据，预测了第八天的行为。这就是AI最底层的逻辑。”

    他转过身，在黑板上画了

    “它不思考。它只做一件事，根据海量的历史数据，找到一个规律，然后用这个规律去预测下一步会发生什么。”

    他在第八个位置画上了一个空方块，里面打了个大大的问号。

    “你们学过的所有算法，梯度下降、反向传播、注意力机制……花里胡哨的，但扒光了看，全都是在为这一件事服务。只是数据更多，规律更复杂，预测更精确。”

    教室里窸窸窣窣的议论声，不知不觉地小了下去。

    那个反戴棒球帽的男生，下意识地把帽檐往上推了推，露出了额头。

    程建国没给他们太多反应的时间。

    “现在，我加一个条件。”

    他走过去，用粉笔在第五个方块上，重重地打了个叉。

    “第五天的时候，猫没叫。”

    “现在，你们的预测还成立吗？AI遇到这种情况，会怎么处理？”

    这个问题立刻激发了计算机系学生的专业本能。

    “过滤噪声数据。”

    “调整权重，降低第五天数据的影响。”

    “可能是过拟合了，需要引入正则化项。”

    各种专业术语从教室的不同角落冒了出来。

    程建国听完，摇了摇头。

    “你们想得太复杂了。”

    他把粉笔搁在讲台的凹槽里，语气忽然变得很坦然，象是在说一件理所当然的事。

    “AI其实很笨的。”

    “它遇到异常量据，第一反应不是‘分析原因’，它没那个能力。它只会做一件事。”

    他走到黑板前，在第五个方块旁边，画了一条陡然向下的曲线。

    “降低它对‘三点会叫’这个预测的信心值。就这么简单。”

    “发现一个反例，信心就降一点。发现两个，再降一点。等信心值降到某个阈值以下，它就彻底放弃这条规律，滚回去找新的。”

    他看着台下那些渐渐变得若有所思的脸，抛出了第二个问题。

    “那么问题来了。”

    “如果猫在第五天没叫的真实原因，是那天家里来了客人，猫害怕，躲起来了呢？”

    “AI根本不知道有‘客人’这回事。它能找到真正的原因吗？”

    教室里彻底安静了。

    过了足足五秒，一个坐在前排，看起来象是研究生来旁听的女生，才缓缓地开了口。