尽管现在对交叉学科的内涵外延、演变规律、建设机制等缺乏统一认识。
在概念上往往与跨学科研究相混淆。
但交叉学科时代的到来这是不争的事实。
以林灰要搞的机器学习为例。
这就是一个典型的多领域交叉学科。
为什么这么说呢？
机器学习这一方向的研究显而易见将数学、计算机科学。
具体来说，涉及到关于概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等方面的内容。
除了数学和计算机学这两个相关学科之外。
因为机器学习专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能。
因此还涉及到生物学、彷生学等方面的研究……
这种情况下机器学习的进步某种程度上是需要数学、计算机科学、生物学等学科共同进步来推动的。
这也正是交叉学科的一大典型特征。
交叉学科时代进步不是以点带面，而是以面带点。
这就是这个时代的特征，大多数技术的发展都是网状脉络向前发展的。
即便是小部分技术依然是线性发展的。
但实际发展时基本都是迂回中前进的。
尽管很多事情的进展都不可能一步到位。
但这并不妨碍林灰不断前行。
虽然林灰将来也会涉足于游戏开发的事情。
但游戏开发这种工作从来没被林灰视为事业。
游戏神马只是林灰搞钱的一个临时的策略而已。
接下来事业方面的打算，林灰觉得最应该做的还是将人工智能彻底引燃的这件事。
对于人工智能，林灰已经进行过很多这方面的思考了。
事实上，林灰也无需思考太多。
前世人工智能的爆火以及成果频出的事实已经证明了该方向的可行性。
纵然前世人工智能发展了好多年依旧是在搞弱人工智能。
但此时林灰也不需要太复杂的思考什么。
仅仅是弱人工智能也够挖掘5到10年的了。
细水长流的话搞个十年二十年也是完全能够做得到的。
至于说二十年后的事情，谁又能说得好呢？
甚至是十年之后的事情谁又能够料定呢？
现实中或许很多志存高远的人对十年之后的事情会有详细计划。
尽管计划做得很完美，但现实中通常遇到的情况往往是计划赶不上变化。
现实也正是如此，在没有国家战/略加持的情况下。
个人搞出来的东西，别说是十年后的事业了。
能将一个计划或者一个方向坚持四五年也算得上不错了。
甚至不要说是个人，就算是很多企业没国家战略加持的情况下能朝着一个方向坚持四五年也属于是相当不错了。
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