欧阳一粟不愿苟同，他相信，智能需要随机性功能。

      智能的一个根本表现就是创新；显然，创新离不开随机性的发散思维。

      自然界既然能够进化出人类的智能，那么，自然界就必定存在真正的随机现象。

      什么才是自然界真正的随机现象呢？

      有人会说，与量子相关的许多现象就是真正的随机现象，因为量子具有海森堡测不准原理；

      即，一个微观粒子的某些物理量，比如速度和位置，不可能同时测出100%准确的数值。

      其中一个物理量的测量值越精确，另一个物理量的测量值就越模糊，两者误差的乘积必然大于h/4π（h为普朗克常数）。

      欧阳一粟觉得，海森堡测不准原理还是不够随机。

      因为，如果将一个物理量的测量误差彻底放任自流至无穷大，那么，理论上，另一个相关物理量（假设是我们真正关心的物理量）的测量值就可以100%准确，即，我们真正关心的物理量就成了一个确定性现象。

      欧阳一粟希望从自然界中找到一个比海森堡测不准原理还要更加随机的现象，用于模拟并融入到人工神经网络的深度学习算法当中，以期有效提升人工神经网络的智能效果。

      很快，双缝干涉现象进入了欧阳一粟的视野。

      双缝干涉现象非常奇怪且有趣。

      早在二十世纪初期，以爱因斯坦为首的科学家们就认识到了微观粒子的波粒二象性，即，一个微观粒子，既具有粒子的特征，又具有波的特征。

      什么是粒子的特征？

      举个简单的例子，没有外力干扰的粒子会沿直线运动；

      假设粒子运动前方有一块挡板，挡板上有一条细缝，刚好在粒子运动的直线上；

      那么，粒子穿过细缝之后，仍然会继续沿直线运动，轰击到挡板后面的屏幕上的确定位置，留下痕迹。

      这就是粒子的特征。

      什么又是波的特征呢？

      还是看粒子、挡板加细缝这个例子。

      粒子穿过细缝之后，会像涟漪一样沿所有方向按空间概率起伏而运动，因而可能轰击到挡板后面的屏幕上的任何位置。

      这就是波的特征。

      那么，问题来了：具有波粒二象性的粒子穿过细缝之后，到底是继续沿直线运动呢？还是像涟漪一样沿所有方向按空间概率起伏而运动呢？

      科学家们曾经一度认为：波粒二象性就是说，一个微观粒子同时具有粒子和波的特征；

      所以，粒子穿过细缝之后，既会继续沿直线运动，又会同时像涟漪一样沿所有方向按空间概率起伏而运动；

      就像薛定谔的猫一样，你不看那只猫之前，它是既生又死、可生可死的叠加态。

      然而，微观粒子真的就是薛定谔的猫吗？

      众所周知，薛定谔的猫不能看，一看的话，那只猫瞬间就会变成非生即死的单一态。

      如果微观粒子真的就是薛定谔的猫，那么，当我们观察粒子穿过细缝之后的运动时，则应该要么看见粒子继续沿直线运动，要么看见粒子像涟漪一样沿所有方向按空间概率起伏而运动，而绝不可能同时具有两种运动模式。

      于是，就有喜欢钻牛角尖的科学家，非要看看微观粒子是否真的就是薛定谔的猫。

      要想观察到涟漪一样的运动，最好的办法就是看是否出现两个涟漪波峰波谷的干涉效果，所以，需要在挡板上开两条细缝，以便可以引发两个粒子涟漪。

      这就是双缝干涉实验这个名称的由来。

      双缝干涉实验并不难，但是结果却出人意料，非生即死的薛定谔之猫并没有出现。

      粒子穿过两条细缝之后，总是被观察到干涉效果，说明粒子穿过细缝之后，只会像涟漪一样沿所有方向按空间概率起伏而运动（所以，两个粒子涟漪才会出现波峰波谷的干涉效果），而不会继续沿直线运动（沿不相交直线而运动的两束粒子肯定不会出现干涉效果）。

      薛定谔的猫可不是这样，你看它的时候，它必定非生即死，但绝对不会总是生，或者总是死。

      喜欢钻牛角尖的科学家就想进一步观察每个粒子穿过细缝之后的具体运动轨迹，看看穿过细缝的粒子到底是怎么相互作用，从而导致了干涉效果的出现？

      这一观察，结果不仅出人意料，而且令人恐怖。

      粒子被科学家观察具体运动轨迹之后，波峰波谷的干涉效果就完全消失了，转而全部变成了沿不相交直线而运动的两束粒子痕迹。

      而一旦科学家停止观察粒子的具体运动轨迹，则波峰波谷的干涉效果马上又出现了。

      仿佛粒子清楚知道科学家是否在观察它的具体运动轨迹似的：粒子发现科学家在观察，则粒子就表现出粒子的特征；粒子发现科学家没有在观察，则粒子就表现出波的特征。

      换句话说，粒子现象不存在科学真理，恒古不变，放之四海而皆准，不管有没有人在观察它；粒子现象完全取决于是否有人在观察它，有人观察，是一种结果，没人观察，则是另外一种结果。

      简而言之，客观的科学真理就是确定性的数学公式；而被人观察则是完全随机性的主观事件，与客观的科学真理没有半毛钱的关系。

      被人观察可以理解为与人打交道。

      人与人打交道，勾心斗角、尔虞我诈，最怕被别人找出自己的行为规律，总是想法设法地随机应变、朝三暮四、虚虚实实、声东击西。

      所以，人与人打交道的本质就是随机现象。

      而人类的智能和智慧主要就诞生并成长于人与人打交道的随机现象中（人类与自然打交道就跟动物与自然打交道一样，本能足以，无需智能智慧）。

      双缝干涉实验中被科学家观测的粒子，是不是就像一个跟科学家调皮捣蛋的淘气鬼？

      我就是不让你知道我真正的行为！你观测我时，我就装模作样、老老实实地沿直线运动；一旦你不观测我了，我就随机乱逛，可能运动到空间的任何一个位置。

      这到底是谁在观测谁呢！？是科学家在观测粒子呢？还是粒子在观测科学家呢？不然粒子怎么会知道科学家在观测它呢？

      如果粒子在观测科学家，那么，粒子似乎应该至少是像科学家一样的智慧生灵！

      这么说，双缝干涉实验体现出了粒子具有智能智慧！？

      智能智慧的根本表现是创新，而创新离不开随机性的发散思维。

      所以，双缝干涉应该是一个真正的随机现象，就像具有智能智慧的人，其行为也是真正的随机现象，永远无法100%准确地预测。

      于是，欧阳一粟决定，将双缝干涉融入到人工神经网络的深度学习算法设计之中，以期为人工神经网络引入真正的随机性，从而实现更好的人工智能效果，尤其是不拘泥于样本数据的创新思维效果。

      现在看来，结果应该还不赖，基于双缝干涉和深度学习的AIGPASS居然推导得出了一种全新的群峡大坝溃坝机理过程，即，广谱震动导致群峡大坝共振溃坝，是目前人类的任何相关专家学者都不曾想到过的。AIGPASS的创新思维效果，由此可见一斑。

      欧阳一粟总算大概介绍完了AIGPASS的原理，于是站在发言席上略微舒缓了一口气。

      然而，与会专家们完全没有信服，而且似乎还很不满意欧阳一粟关于深度学习和双缝干涉的科普。

      虽然大家不是人工智能和基础物理领域的专家学者，但是，深度学习和双缝干涉这种现今几乎妇孺皆知的常识概念，大家对其的认识了解还是有的，哪里用的着你欧阳一粟再来这里科普，你当大家还是幼稚园的黄毛小儿吗？

      而且，群峡大坝现在的形势都急得火烧眉毛了，需要大家当机立断，可是你欧阳一粟却在这儿啰里啰嗦一大堆毫无鸟用的常识概念，浪费大家无比宝贵的决策时间。

      群峡大坝要是出了问题，你欧阳一粟休想脱得了关系！

      不过，欧阳一粟科普深度学习和双缝干涉，角度还是蛮新颖的，那就是：智能智慧离不开随机性功能。

      印象中，似乎以前不曾听到有人从这个角度分析过深度学习或双缝干涉，更不要说从这个角度将深度学习与双缝干涉结合起来。

      所以，这还真的不失为一种创新。

      而且，智能智慧离不开随机性功能，这个观点似乎也是对的。

      智能智慧的根本表现是创新，而创新离不开随机性的发散思维。这个逻辑听起来没有问题。

      于是，大家虽然不满欧阳一粟小瞧大家似的长篇累牍常识概念，但是，一时也没想好质疑欧阳一粟的发力点，因此，会场暂时一片沉默。