种看不到学术前景的花里胡哨东西，有违本校的学风。”
库克教授也不管自己只是个所长，直接就盖棺定论了。
所谓“神经网络式算法”，库克教授十几年前就有涉猎，相比于8年代以来的其他“np穷尽理论”而言，其最大的特点是“没有运算核心”。
用人体来举例，人作为一个生物个体而言，是有中枢神经的——绝大多数机体行动，都是大脑控制肢体，眼口耳鼻手足感知到了外部信号之后先要通过反射弧传递到大脑（部分最低级的反射，至少也要到延髓/脊髓处理）等大脑作出处理指令之后，手足才会作出反应。
但是如果把大脑单独作为一个独立个体解剖开来看，大脑内部上千亿个神经元是平等的。并不存在“某一撮神经元高于其他周边神经元、从而在处理信息时先由这一撮神经元预处理、预处理完之后再交给下一撮神经元处理”这样的先后顺序。
（神经网络当然还有其他很多基础特点，这里仅仅讨论和“遗传算法/退火算法”的主要区别，所以不多赘述了。否则能水几万字，大家还看不懂。）
当年“神经网络”的概念被提出时，就是为了探讨一种让电脑高效处理类似于“找到礼堂里到底有没有我认识的人”问题的新方法：如果可以有多个电脑，自然随机地分配任务，并行从多个点开始用就近算法寻找，那么自然可以在“单核cp”性能比较弱的情况下，通过堆砌cp数量加快问题的解决度。
但这个概念并没有“节约计算资源”，因为理论上它只是把“台电脑时工作量”变成了“台电脑时的工作量”而已。而且这种最原始的“神经网络”也依然没法解决那些“似是而非”的模糊问题——他们只能回答“有我认识的人/没有我认识的人”这种非此即彼的问题。
库克点名了在这个领域让顾诚对其应用模型出个子丑寅卯来，顾诚自然不能避战。
“我拜读过辛顿教授对于神经网络的最新模型假，卷积神经网络，以及与之配套的学习型算法。我认为这个东西可以和互联网的自动识别/索引工
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