博泽发现这篇“豆腐干”有点意思。
很快就在大脑里，简单模拟了一遍学习算法。
“简单，而且有效。”
这就是他对“感知机”的的评价。
距离“拍案叫绝”还差了不少，但这已经十分难得。
于是他就从头开始，认真仔细地又看了一遍。
越看越有意思。
“信息囊括在链接中……
学习是大脑所做的事情，因此我们要做的，就是对大脑进行逆向演绎……
模拟生物神经元网状链接的结构，就能让机器获得某种智慧……”
“这不可能，智能产生的最佳途径，难道不是符号、知识的集合，或者概率、类比的推理？”
博泽喃喃自语。
利用仿生学原理，人工模拟神经元连接的工作机制……
很别致的想法，值得探索一下。
但眼前这篇论文，讨论得明显还很浅薄，不够深入。
博泽叹了口气，要不是他自己的课题，正处于关键阶段……
他还真想沿着“连接”这条路，走一走，看看路的尽头，到底隐藏着什么样的风景。
可惜，对博泽来说，时间就是最大的奢侈品！
有心无力啊……
算了，新的方向，就交给年轻人吧。
自己能做的，就是将自己一手开创的“符号学派”，发扬光大；
将“逆向演绎法”的研究，推进、继续推进，直到某个理想的高度！
对于手头这篇论文，博泽反复审阅了几次，没有发现任何问题，就开始撰写审稿意见。
一般来说，审稿意见不外乎以下几点：
论证是否合乎逻辑，讨论和结论是否合理；稿件的内容是否新颖、重要；稿件中的实验描述是否清楚，是否能被重复；实验数据是否真实、可靠……
不同的审稿人，审稿风格和习惯当然有所不同。
他们对稿件不同方面的关注程度，也大相径庭。
博泽是最简明的那种。
行就是行，不行就是不行，从来不屑于玩弄什么语言技巧。
“足够新颖，一般重要，合乎逻辑，论据清楚、明确，数据可靠。”
通常，类似这样的一行字，足矣。
但想了想，他又破例补充了一句：“我谨代表本人，建议作者深入研究下去，并十分期待更加深刻的成果。”
※※※
AMC很快就收到了关于江寒那篇论文的审稿意见。
除了博泽之外，还有两名审稿员。
三人对那篇论文的评价，褒贬不一，但无一例外，都做出了审核通过，建议刊载的判断。
副主编道格将最近几篇通过了同行评议的论文整理一番后，连通审稿意见，通过内部邮件发送给了主编爱德华。
其中就包括江寒这一篇。
AMC是季刊，每年只发行四期。
爱德华收到后，看了下后面几期的版面安排。
第四季度几乎排满，明年一、二季度的版面，也只剩下一点点空余。
但还能插进去一些“豆腐干”。
新到的这一批文章，就看需要多少版面了。
能放哪期就放哪期，实在不行就排到明年去……
点开解压后的文件夹，爱德华看了眼附带的表格，忍不住皱了皱眉。
大部分论文的版本需求，都在20页开外。
这就不好办了，只能放到明年第三、四季度了。
咦？
他忽然看到许多“大部头”里，居然还夹着一块“豆腐干”。
说“豆腐干”可能不很合适，3000来字，估计要5页左右的版面……
嗯，图表很少，也没有太多公式，这很好，能节省不少空间。
这么想着，爱德华对照了一下版面安排表格。
原定于下月初发行的本年度第三期，剩余的空闲版面，正好放得下。
然后还能余下一点边角，再放进去两、三封读者来信……
OK，就这么愉快的决定了。
※※※※※
江寒看着系统面板，差点喜极而泣。
终于拥有了学术点，可真不容易。
虽然只有可怜的1点，但有了学术点，就可以提高属性；
属性高了，搞起研究来，就更容易出成果；
成果越多，就意味着更多的学术点……
良性循环就此开始，怎能不令人欣喜呢？
不行，不能得意忘形。
江寒深深呼吸了几次，冷静了下来。
然后开始考虑，如何使用这仅有的学术点。
先看一眼属性列表。
认知：6
观察：3
记忆：3
思维：4
想象：2
计算：5
律动：3
现在的问题是，加到哪一项上，收益更大。
是加强优势，还是弥补弱点？
只有这么1点，肯定要加到最需要的地方。
首先可以排除的，是观察、律动和想像，这方面并没有迫切需求。
然后认知也可以排除，自己的学习能力，目前还没有不够用的迹象。
剩下的三项：记忆、计算和思维，每一项都很重要。
这就不好选择了。
收益最大的是“记忆”，从3点到4点，收益率约为33.3%；
而“计算”这一项，原本就有5，再加1点，收益只有20%；
至于“思维”，则介于两者之间。
这么说，应该先提升“记忆”力……
要不要再好好考虑一下？
也许等到了某些关键时刻，遇到了什么巨大障碍，再加上去，才是最恰当的时机？
……
……
……
……
算了，以后学术点慢慢多起来，就不值钱了。
好东西吃到肚子里，才是自己的。
所以，还是先点上去，看看效果再说。
想到这里，江寒试着下令，加了1点到“记忆”上。
没想到，信息栏上立即出现红字提示：“无可分配学术点。”
问题出在哪儿？
江寒若有所悟：也许要等刊物正式发行，获得的学术点才可以分配！
接下来，很自然的，江寒开始考虑下一篇论文。
有了“感知机”之后，能水论文的地方太多了。
等到这篇论文登刊，如果有人关注的话，几乎一定会发现，“感知机”有个非常大的缺陷。
那就是无法解决异或问题。
而且，无论谁发现了这个问题，十有八九都会立即发文。
虽然算不上重大成果，可多水一篇论文，谁会拒绝呢？
别以为外国的科研工作者，就没有水论文的需求。
但这个发现“感知机”缺陷，推动技术进步的机会，江寒可不想让别人捷足先登。
第二天。
江寒从早读开始，就开始撰写论文。
这是江寒的第二篇“豆腐干”。
在这篇短短的论文中，他先是用稍微有些情绪化的措辞，对“感知机”的学术重要性大加贬低。
然后丝毫不留情面地，直指要害。
“这个被命名为‘感知机’的东西，实在太粗糙了，甚至不能解决异或问题。”
“假设输入空间为2维，输入的训练数据集T=(x11，x12，y1)，(x21，x22，y2)，...，(xN1，xN2，yN)，yi∈{?1，+1}
其中，xi1、xi2和yi之间，满足异或关系：
即当输入的xi1、xi2同为0或同为1时，yi=0；
而当xi1、xi2之中，其中一个为0，另一个为1时，yi=1；
则永远无法找到一个线性函数，对此数据集，进行二元分类。
也就是说，“感知机”无法处理异或问题！
在这里，甚至可以断言：任何线性分类模型，都无法处理异或分类问题。
详细的数学推导如下……”
只用了一节课，江寒就打好了草稿。
谁让“批评”永远比“发现”来得简单呢？
