杜高覺得自己的知識儲備有些不夠了，整整上百頁的內容，裡麵大量關於認知科學的內容哪怕他接受過部分腦科學相關課程，仍然閱讀起來非常吃力。
無論是陳元光提到的進化心理學還是認知心理學，杜高覺得自己都有必要提前補課，或者找本校對應專業的教授進行諮詢，才能把該論文的通讀給進展下去。
到頒獎典禮上去，如果隻是單純念稿，那沒啥問題，念稿誰都會，要選總統的候選人能夠在演講過程中全程看提詞器，他看提詞器也問題不大。
可會後晚宴其他學者們的疑問全部推給光神就完事了，反正你問我什麼，我都說我不知道，我是來幫光神出席這次頒獎典禮的。
但無論是陳元光在郵件中的要求是講解，還是說杜高希望在a頒獎典禮上和大佬們混個臉熟，能夠和頂級大佬們有一些學術合作，他都必須要對論文有著足夠深的把握。
更何況，什麼是先機，這就是先機。
hb誕生後的這半年，各大學術期刊和學術會議有超過一半的論文都是圍繞hb展開。
對hb人工智能模型的驗證可以發論文。
自己製定一個評價標準，然後自對hb人工智能模型進行改進，在自己評價標準裡相關參數有所提高又能發表一篇論文，類似的論文不勝枚舉。
用華國產的拓撲半金屬計算卡和阿美利肯的英偉達計算卡分彆訓練hb人工智能模型，然後分析他們之間的差異，論證英偉達計算卡為什麼訓練效果不佳也能發表論文。
分彆用不同城市司機的腦電波數據對應訓練hb模型，然後分析兩種hb模型在自動駕駛中的差異，看他們和不同城市司機的駕駛差異是否吻合，同樣能發表論文。
陳元光把hb開源，工業界的應用還沒有誕生多少，但學術界的論文已經大爆炸了。
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你隻要有個稍微好點的想法，就能夠基於hb模型發表論文，期刊們也愛發。
圍繞hb模型的學術課題簡直就像一個誠信互刷的副本一樣，大把的人在裡麵廝殺。
現在光神看大家副本好像有點少，又來開辟新的副本了，而杜高搶先知道副本位置，肯定要借助這樣的優勢猛猛刷怪。
他都做好準備了，一邊精讀該論文為在a頒獎典禮上講解做準備，另外一邊圍繞光神給出的方向，自己多寫幾篇論文，申海科大一年的學術kpi就完成了，剩下半年還不美美躺平。
另外在精讀論文的過程中有任何疑問都能郵件請教光神，還有比這個更好找光神拉近距離的機會嗎。
說的誇張一點，也算是讀了光神的研究生了，阿美利肯頂級名校不少這種一個課題就結課的研究生，還都是頂級名校的項目。
耶魯專門針對老中推出的項目，隻有八個月的授課型碩士，快進快出學費一點不少，入學門檻還設置的賊高，純純給你過一道耶魯，套個新的出身。
“你是說你想給人工智能的智力評測設置一套標準？”杜高通過自己在浙大的同學約到了浙大心理與行為科學係一位青年學者劉鵬飛。
對方在浙大還沒拿到教職，屬於三年期非升即走的階段，做的課題和人工智能沾點邊。
劉鵬飛隻覺得杜高有點急，昨天才約好，今天下午就在浙大門口的咖啡館見到了。
杜高說：“沒錯，不是我的想法，我這是幫我認識的一位前輩問的，他製定的這套標準不僅要測人工智能的智力，還要測量人類的智力。
相當於這套標準需要做到既能衡量人工智能的智慧程度，又能衡量人類的智慧程度。
把這兩者納入到同一個範疇裡。”
劉鵬飛一下就明白了對方的意思，這不是什麼新的想法：“之前很多學者都想過要做相關研究。
老實說這不是什麼新的idea。隻是大家在嘗試過程中沒人能夠做出一個好的結果。
畢竟過去對人工智能智力的測評，是基於技能熟練與否的度量來作參考標準。這種對特定任務的關注會導致在其他方麵度量的缺失，比如穩定性和靈活性。
所以這需要超越基於技能的評估的標準，需要一套更高泛化等級的係統。
這套更高泛化等級的係統，難點在於，這套泛化的評價體係，如何去度量人工智能處理此前從未處理過情況的能力。
智力測試和技能評估其實屬於心理測量學的範疇，它也是心理學範疇。但既然是測試，那麼勢必然說明這套評價體係是針對特定問題展開的，人工智能完全可以通過專門訓練來解鎖這套評價體係。
所以這太難了，我不認為以現有學術框架能夠做到這一點，如果你朋友能做到這一點，我覺得他拿一個圖靈獎綽綽有餘。”劉鵬飛認為杜高的朋友不切實際。
杜高心想，不，今年的圖靈獎隻有可能頒發給我這位“朋友”，哪怕他本人不會到現場去領獎。
“另外你聽說過g因子假說嗎？”劉鵬飛問道。
杜高搖頭：“沒有。”
“這是關於智力研究領域心理學家們提出來的一種假說。
因為智力測試有很多，像韋氏智力測試、斯坦福比奈量表、瑞文標準推理測驗等等，這些測試的側重點不同，但有些人在各種智力測驗中得到的分數都是趨同的，都比較高。
而且這些人在生活中各方麵的表現，似乎都比其他人要好一點點。學習任何領域都會更快一點，上手任何技能也都比其他人要更熟練。
所以心理學家們猜測，這背後是否存在著通用因素，使得這些人的智力表現整體就更高。
這個通用因素就像一個催化劑，可以跟不同領域、不同技能結合，讓他們在方方麵麵的表現都更出色。
這也是最近這些年比較流行的g因子理論，g是genera的意思。
如果你那朋友真的想要做一個整體性的框架，那麼我覺得先找到g因子，然後驗證人工智能也符合g因子假說，會是一個不錯的方法。”
(本章完)