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　　  鼓掌聲響起來，接下來是十五分鐘的提問環節，陳若安看著自己的導師扶了扶麥克風，做好了苦戰一場的準備。

　　  不出所料，他的問題犀利而深刻，有些甚至讓陳若安措手不及。好在她對自己的選題足夠了解，研究過程也全是親力親為，就算答不準確也能說出一二。

　　  老師問有些超綱的問題，其意圖其實不在於真的要正確答案。這一點陳若安很清楚，他們更多的是想要考察你對這個問題的看法、思考的深度，所以她並不害怕錯誤，她的特點在於真正從自身出發，去發表有獨特性、符合她研究現狀的見地。

　　  一番問答結束之後，旁邊的一位老教授按開了自己的麥克風，不管怎麼說陳若安還是鬆了口氣。

　　  “不能讓王教授把時間都用完啊。”好像為了緩解緊張氣氛一般，他先是開了句玩笑，幾位老師聞言都放鬆了神情。

　　  陳若安也微笑起來，算是做出的回應。

　　  “我就有一個問題，看你剛才介紹的時候想到的，想聽聽你的看法，”老教授說話時一直帶著和藹的笑容，他繼續道，“計算機或許能學習更為複雜的動作，也像王教授剛才說的，甚至誤差還可以再減小。但人工智慧並不以‘行為’而是以‘思維’為主要重心的當下，人體姿態估計與學習是否有可觀的發展前景呢？”  

　　  陳若安頓了幾秒，想要完整的表達出自己的意思，她需要時間來組織語言。

　　  “我還是想回到機器人即人工智慧本身來討論這個問題，我想‘行為’和‘動作’學習之所以發展受限，是因為機械層面跟不上設計層面發展。其實德國的Konrad團隊在這個問題上已經做了很好的突破，去年的TLN全球展覽會上，他們已經展出了可搭建後台連接的動態點為67個的機器人仿真模型，比美國戴維斯實驗室在2013年提出的模型整整提高了31個，一定程度上，我想它已經反映出您所提出的‘發展前景’現狀。

　　  “所以，在設計層面上給出更複雜、更多元的人體姿態學習，其實是在捕捉到發展可能性之後的選擇產物，以一種等待、前瞻性的視角去開拓人工智慧新領域。”

　　  她停下來，老教授緩慢地點了點頭，他似乎思索了片刻，又靠近了麥克風：“所以你覺得，人工智慧人體姿態學習評估，或者說關鍵點檢測，是我們行業的一個瞻望，是這樣嗎？”

　　  “嗯……”陳若安抿了抿唇，片刻，她堅定地看向老師，“與其說是一種瞻望，不如說是一種任務。”  

　　  是我們、是所有研究者的任務。我們走在人工智慧發展的道路上，其實也是新生代與更新一代的帶領者，我們能做的，遠比瞻望要多得多。

　　  老教授笑了，厚重的鏡片也掩不住他眼中的欣慰，他衝著王教授開玩笑道：“我要是還有精力帶學生，是要下點功夫從你這裡挖人啊。”

　　  王教授也終於收起那副嚴肅的表情，順著這個玩笑說到：“讓她讀博再去你那裡也不遲啊。”

　　  陳若安接不住這樣的讚賞，她只能乖乖站在講台上，時間馬上要到了，她覺得應該不會再有什麼問題。在這樣的基礎上再優化，拿去比賽應該有望奪個金獎。而且現在看來，應該還能得到不少來自幾位教授的指點和支持。

　　  “咳咳——”

　　  就在陳若安準備等待時間流盡的時候，有位女老師提了最後一個問題。

　　  “關於專業上的問題，剛才二位教授都問的很全面了，”她似乎有些不好意思地笑了笑，“我這個問題就顯得有些不專業。想問一下，你最後的這段視頻是從哪裡找的？”  

　　  陳若安愣住了，答辯的任何一個環節出現卡殼似乎都不好看，但她完全沒想到這個問題會出現。

　　  其實也好回答，後來回憶，想不清愣住的原因。

　　  “不、不是找的，”她說，“是我自己錄的，跳舞的人……是我的朋友。”

　　  說是心虛或者遺憾好像都可以吧，但這個“朋友”確實已經杳無音訊。

　　  提問的女老師露出原來如此的表情，她不禁讚美道：“很美的作品。”

　　  “謝謝老師。”陳若安說。

　　  替宋辭道謝，心裡不由得升起一股傷悲。

　　  當時間都被擠滿的時候，回首時難免有彈指一揮間的感覺。

　　  放在誰身上都不例外。

　　  也就是這彈指一揮間，陳若安已然成為開拓者與帶領者，也已經在西北地區嶄露頭角。兼具純粹熱愛與罕見天賦的人，能在科學界做出一番成就似乎是水到渠成，只是她真的太年輕了。

　　  以至於眸中的目光常常與外表割裂，在研究所時被同僚看做“靈感”，在學校被學生看做“寒氣”。  

　　  印象里只有一次，被學生問到生活上的事，她們問她會不會太累、會不會無聊，她想了想說習慣了。

　　  “況且我們做的事是沒有盡頭的，怎麼會到無聊的地步？”她說，“你們要想想選擇這裡而不是其他道路的初心，這樣才能走下去。”

　　  學生們不敢再說什麼，老師從不發火，甚至和她們只差十多歲，但尊敬是從成為她學生的那天便養成的習慣。