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第12章（第1页）
鼓掌声响起来，接下来是十五分钟的提问环节，陈若安看着自己的导师扶了扶麦克风，做好了苦战一场的准备。
不出所料，他的问题犀利而深刻，有些甚至让陈若安措手不及。好在她对自己的选题足够了解，研究过程也全是亲力亲为，就算答不准确也能说出一二。
老师问有些超纲的问题，其意图其实不在于真的要正确答案。这一点陈若安很清楚，他们更多的是想要考察你对这个问题的看法、思考的深度，所以她并不害怕错误，她的特点在于真正从自身出发，去发表有独特性、符合她研究现状的见地。
一番问答结束之后，旁边的一位老教授按开了自己的麦克风，不管怎么说陈若安还是松了口气。
&ldo;不能让王教授把时间都用完啊。&rdo;好像为了缓解紧张气氛一般，他先是开了句玩笑，几位老师闻言都放松了神情。
陈若安也微笑起来，算是做出的回应。
&ldo;我就有一个问题，看你刚才介绍的时候想到的，想听听你的看法，&rdo;老教授说话时一直带着和蔼的笑容，他继续道，&ldo;计算机或许能学习更为复杂的动作，也像王教授刚才说的，甚至误差还可以再减小。但人工智能并不以&lso;行为&rso;而是以&lso;思维&rso;为主要重心的当下，人体姿态估计与学习是否有可观的发展前景呢？&rdo;
陈若安顿了几秒，想要完整的表达出自己的意思，她需要时间来组织语言。
&ldo;我还是想回到机器人即人工智能本身来讨论这个问题，我想&lso;行为&rso;和&lso;动作&rso;学习之所以发展受限，是因为机械层面跟不上设计层面发展。其实德国的konrad团队在这个问题上已经做了很好的突破，去年的tln全球展览会上，他们已经展出了可搭建后台连接的动态点为67个的机器人仿真模型，比美国戴维斯实验室在2013年提出的模型整整提高了31个，一定程度上，我想它已经反映出您所提出的&lso;发展前景&rso;现状。
&ldo;所以，在设计层面上给出更复杂、更多元的人体姿态学习，其实是在捕捉到发展可能性之后的选择产物，以一种等待、前瞻性的视角去开拓人工智能新领域。&rdo;
她停下来，老教授缓慢地点了点头，他似乎思索了片刻，又靠近了麦克风：&ldo;所以你觉得，人工智能人体姿态学习评估，或者说关键点检测，是我们行业的一个瞻望，是这样吗？&rdo;
&ldo;嗯……&rdo;陈若安抿了抿唇，片刻，她坚定地看向老师，&ldo;与其说是一种瞻望，不如说是一种任务。&rdo;
是我们、是所有研究者的任务。我们走在人工智能发展的道路上，其实也是新生代与更新一代的带领者，我们能做的，远比瞻望要多得多。
老教授笑了，厚重的镜片也掩不住他眼中的欣慰，他冲着王教授开玩笑道：&ldo;我要是还有精力带学生，是要下点功夫从你这里挖人啊。&rdo;
王教授也终于收起那副严肃的表情，顺着这个玩笑说到：&ldo;让她读博再去你那里也不迟啊。&rdo;
陈若安接不住这样的赞赏，她只能乖乖站在讲台上，时间马上要到了，她觉得应该不会再有什么问题。在这样的基础上再优化，拿去比赛应该有望夺个金奖。而且现在看来，应该还能得到不少来自几位教授的指点和支持。
&ldo;咳咳‐‐&rdo;
就在陈若安准备等待时间流尽的时候，有位女老师提了最后一个问题。
&ldo;关于专业上的问题，刚才二位教授都问的很全面了，&rdo;她似乎有些不好意思地笑了笑，&ldo;我这个问题就显得有些不专业。想问一下，你最后的这段视频是从哪里找的？&rdo;
陈若安愣住了，答辩的任何一个环节出现卡壳似乎都不好看，但她完全没想到这个问题会出现。
其实也好回答，后来回忆，想不清愣住的原因。
&ldo;不、不是找的，&rdo;她说，&ldo;是我自己录的，跳舞的人……是我的朋友。&rdo;
说是心虚或者遗憾好像都可以吧，但这个&ldo;朋友&rdo;确实已经杳无音讯。
提问的女老师露出原来如此的表情，她不禁赞美道：&ldo;很美的作品。&rdo;
&ldo;谢谢老师。&rdo;陈若安说。
替宋辞道谢，心里不由得升起一股伤悲。
当时间都被挤满的时候，回首时难免有弹指一挥间的感觉。
放在谁身上都不例外。
也就是这弹指一挥间，陈若安已然成为开拓者与带领者，也已经在西北地区崭露头角。兼具纯粹热爱与罕见天赋的人，能在科学界做出一番成就似乎是水到渠成，只是她真的太年轻了。
以至于眸中的目光常常与外表割裂，在研究所时被同僚看做&ldo;灵感&rdo;，在学校被学生看做&ldo;寒气&rdo;。
印象里只有一次，被学生问到生活上的事，她们问她会不会太累、会不会无聊，她想了想说习惯了。
&ldo;况且我们做的事是没有尽头的，怎么会到无聊的地步？&rdo;她说，&ldo;你们要想想选择这里而不是其他道路的初心，这样才能走下去。&rdo;
学生们不敢再说什么，老师从不发火，甚至和她们只差十多岁，但尊敬是从成为她学生的那天便养成的习惯。
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