66．行业壁垒 (第4/4页)

开始优哉游哉地休养生息了。

恰是在这段时间里，吕振羽的花钱速度达到了个高峰，一对技术引进合同被签署，款项迅速打了过去。而吕振羽引进的一系列设备也足以证明实验室将要有大动作了。实验室的那些小伙子们立刻就睁大了眼睛，看吕振羽从帽子里掏出什么来。

吕振羽没有让大家失望，全力进入实验室指导工作的吕振羽不到一周内就让绝大部分课题有了进展。尤其是机械控制方面，终于作出了第一代自由关节系统。

这个关节系统并不是如日本人的研究成果那样以动作控制为基础，而是以动态感知为基础。用自由关节系统作的机械手上装置了27个以惯性磁感球为基础的动作感应器，虽然距离真正的动作感知还有相当的距离，但也算是相当了不起的成就了。其实，目前的这个自由关节系统也并不自由，充其量也就是每个关节有六个方向，每个方向最多90度的运动范围，可一系列的关节串联起来，整个机械手就能进行相当复杂的动作了。

为了这个机械手的后台程序编制，吕振羽在实验室里足足熬了两个晚上，对于动作控制只是略窥门径，压根算不上精通的吕振羽写了个极其繁复的程序才让机械手动起来。而将智能核心结合起来的程序，却是以减法在进行学习。通过不断尝试各种动作，来判断哪些语句是有效的，哪些语句缺乏效率，然后自动删除冗余语句。通过这样的减法学习，机械手的后台控制将越来越精简，而机械手的动作也会越来越灵活。

这个减法学习机制，吕振羽可是在众多实验室的程序高手的围观下打出来的。先不说吕振羽打字的速度给予那些程序员们多大的震撼，那份在众人围观下从容不迫，稍稍改了几个键入错误就过了debug，让程序跑了起来的雅致，让这些头脑里或许没有什么文学细胞的程序员们都想起了13岁的王勃在一群文人围观下赋出的豪情。

至于减法学习机制，则又是一个相当大的创新。一般来说，人工智能的学习都是以资料的积累和叠加为基础的，但这个减法学习机制则是一边积累一边进行对自身的程序分析，不断减少自己的程序语句数目，简直是堪称奇迹的算法和想法。

自然，吕总在实验室那拨只崇尚技术的人的心目中，地位越发高大了。

好不容易完成了程序，看着机械手开始正常进行动作，反馈和减法学习的过程，吕振羽才回到了自己的办公室。而在办公室里，在他的座位上显着寂寥的神情等待着他的，正是陈宁。

疲劳过头的吕振羽的脸上满是红光，他冲到了陈宁面前，拉起陈宁的手，说：“走，我们出去吃午饭，好好庆祝一下。”

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