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许毅这时也才意识到，原来在五角大楼多次和他较量的是这个QNSG小组。由凯文带领，实力的确不错。
许毅已经看到了最近添加的那条信息。
“hackerhunter？”许毅看到了这样一个组合词汇，“黑客猎人？”从字面上看，的确是这个意恩。资科中显示，凯文最近参加了一个代号名位“hackerhunter”的行动。至于具体是什么行动，资料中并没有任何交待。
黑客猎人，黑客猎人……难道美国政府要开始针对黑客采取什么行动？许毅寻思着。这种可能确实存在，毕竟这次沈教授的成功逃脱，黑客在其中起到了重要作用，另外，有人还赤裸裸的将国防部内部的网络系统弄瘫痪了。这已经可以算是非常严重的“恐怖事件”了，按照美国人的习性，他们肯定不会就此罢休。他们很可能来取“杀一儆百，以儆数尤”的做法。
在完成对国防部网络系统的测试之后，凯文又接到了上级的指示，正是代号为“hackerhunter”的任务。整个任务分成两部分，第一部分是让凯文最近极力配会FBI、CIA以及国家安全部的反黑行动，最近要给一些黑客组织来一次“严打”。第二部分则是要凯文去担任“黑客猎人”的教练，为美国政府培养优秀的反黑人员，将来成立一个专门的部门，他们ANSG小组也会并入那个部门。
“黑客猎人……”凯文内心苦笑一声，心道自已这些年来所扮演的不正是一十这样的角色么？还真是够形象啊！
上面吩咐下来的事情是必须做的，这是命今，来不得半点折扣。虽然，凯文心中极其不情愿做这份工作，但他也非常无奈。唯一能够让他安慰的是他能够在工作中见识到各种各样的黑客高手，体验各种各样的攻防手段。
政府做事往往只注重结果而不讲究中间的其体过程，所以作多时候都是不择手段。就如同当年抓捕凯文的时候一样，他们利用内线来诱捕他。凯文相信，这次的反黑行动估计也差不多，和他们一起共事，他还真有些不习惯。
想起来，凯文心中倒是非常羡慕中国的许毅，那个人显然要比自己成熟多了，到目前为止，他还可以随心所欲地做着自己想做的事情，还可以继续到MIT充电……曾几何时，凯文也为自己的‘世界头号黑客”这个虚名而沾沾自喜，自鸣得意，但现在，他早就看透了，这些虚名带给他的没有任何实惠，只有实实在在的好处才是最真实的。背着这么个名头还真够累的！
第167章 让众教授头疼的中国学生
几天之后，许毅开始正常上学，他现在基本上是自学，只有几个他认为比较好的老师的课才会挑着去听一听，不然绝大多数时间他都在图书馆中度过。现在，沈立文教授的基本纯理论的书籍许毅已经看了不下两编，那些高干以比较复杂运算的也反复研读，总体说来，他已经将自己的基础打好了。他现在在学习各种人工智能学派的观点，博而不精，追求的是一个大致了解，重点学习的只是沈立文教授的有关理论而已。
当然，基础是少不了的，许毅是在把基础打好之后才进行这些学习活动。
阅读，思考，然后自己通过编程验证，这就是许毅一般的学习过程。许毅还学习了两种专门用来进行人工智能编程的语言，即表处理语言LISP和PROLOG。
LISP语言是1960年J。麦卡锡在递归函数论基础上首先设计出来的，后来几乎成为了人工智能的代名词，研究人工智能的人基本上都知道这种语言。它和后来由英国伦敦大学的青年学生柯瓦连斯基并称为人工智能的两大语言，对人工智能的发展起了十分深远的影响。
编程是许毅的强项，所以往往当他学到一种新的理论的时候，他首先就会尝试着自己能不能将这个种思想融合到编程当中去。这样导致的直接结果是他的决斗士的战斗力持续上升，上周末，终于在一次对决中第一次取得胜利，赢了最高级版地那个selina。虽然好景不长，selina的战斗力又突然提升了一个档次，XYZ很快就败阵下来，但许毅并不感到灰心。反而很高兴，因为自己通过学习人工智能方面的理论知识并成功地将其中的一些理论应用到了程序当中。另外，对于selina的成长放毅也并不奇怪，毕竟，时间已经过了这么久，它不可能一点进步都没有。
学习人工智能就不得不提到一个人——阿兰…图灵。在计算机领域，有一个可比诺贝尔将的奖项，那就是“图灵奖”。图灵是“人工智能之父”，也是“计算机之父”。他一生充满着未解之谜，他就象上天派往下界的神祗，匆匆而来，又匆匆而去，为人间留下了智慧，留下了深邃的思想，简直要认为图灵也和他一样。是一个从未来重生的。在计算机领域，有着很多和他有关的专业名词，如“图灵机”、“图灵测试”、“图灵停机”等等，所有的这些都是他提出来的可以让后人研究N年的理论。在真正的计算机还没有发明的时代，他就已经在思考“机器能否思维”这个问题了……现在，人工智能研究还是建立在他地理论基础之上，他提出的那些理论被大家奉为真理。
“他肯定是转世重生的！”许毅看完他的传记之后，最终还是得到了这么一个结论。
研究了这么久的理论之后。许毅发现，这些学派好像有个共同的特点——那就是一直在研究人类智能的某一个局部领域的智能，即将人类地智能细分了，他们的侧重点各不相同。脸部识别，声音识别，自然语言理解、人工神经网络……也就是说。并没有一个哪一个分支在从整体上来研究人工智能。
就这个问题，许毅咨询了有关MIT的人工智能方面的专家赫伯特教授，同沈立文教授一样，赫伯特也是MIT人工智能实验室的权威之一，他地主要研究领域是人工神经网络。
赫伯特教授回答说：“这是因为所有的研究都是从简单到复杂的，这样符合人类人是自然界的规律……”
许毅当时问：“我们怎么确定将人类的智能细分之后简单的呢？或许，细分之后反而变得复杂了也说不定。拿化学和物理来作比方。我们都是从宏观再到微观的，首先是整体考虑其特征，最后才进一步认识到物质地微观结构，他们各有自己的规律，并不妨碍人类去认知。”
“……这根本是两码事，不能混为一谈。”教授说。
许毅不死心。继续追问：”那我就不说别的领域的例子，就直接说人工神经网络。神经网络够复杂了吧，我们现在这样进入微观结构了吗？也许，我们从整体上来研究这个问题会跟简单也说不定。”
“也许？嗯，这是个不错的想法！”赫伯特教授嘴上虽然这么说，但心中其实是不以为然的，这个问题这么简单，前人早就想过了，他显然不想在这个比较“弱智”地问题上再纠缠下去。
许毅也没有再问这个问题，而是转而问请教其他问题。
“教授，现在我们对神经元和神经网络的认识已经很成熟了吗？”
“还没有，目前我们对大脑的认识还是很肤浅。”
“可是现在这方面已经建立起了完美的理论体系了，教授，既然我们对神经元和神经网络还停留在一个相当肤浅的程度，这么快就建立起理论体系，是不是太早了一点？”许毅又提出了一个令自己不解的问题。
赫伯特教授的脸色有些尴尬：“……呃，这方面的理论并不是你想像中的这么简单的，我建议你再继续加深数学方面的学习。”
接着，许毅又继续提出了其他几个问题，都把赫伯特教授问得哑口无言，他对许毅的思考方式非常地不适应，一个两个问题比较另类他还可以接受，可是许毅最后好像有怀疑目前整个人工智能基础理论体系的趋势，赫伯特教授最终认定：这孩子看来不适合研究人工智能。
于是，以后许毅再找时间向他请教“另类”问题，赫伯特教授就不再像以前那么热情了，往往是随便回答几句敷衍了事。后来，许毅也就没再去找他问问题了。
在一次MIT教授内部的聚会能上能下，几个关系不错的教授聚在了一起。米歇尔教授也在场，他听说最近许毅向各位教授问问题问得比较勤快，于是便随口向他们问起了这件事。
一提起许毅这个中国学生，教授们立刻打开了话匣子。首先说话的还是赫伯特教授，他将许毅最近问的那些千奇百怪地问题简单地挑了几个具有代表性的说了一下，引起大家的一阵欢笑。
“总得来说，许是一个非常喜欢思考的学生，可惜，他思考的方向有问题，我多次向他提出过此事，可是他对我的忠告视而不见。”赫伯特教授一脸惋惜。中国�