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還要能造出來。
所以他的大腦還希望他能學習精密光學、材料化學，微電子加工。
另外，他的大腦還覺得實現人工智慧還有另外一條路，那就是仿造人類，透過生物材料設計一種跟人腦通訊差不多模式透過神經介質來傳遞儲存訊號的人工智慧實現模式，這又是一個全新的領域，所以需要各種生物學知識跟計算機知識。
至於現階段比較流行的所謂深度學習跟神經網路，他甚至認為沒什麼太大的科技含量，其大半功能的實現，都是透過不斷的迴歸，不斷的修改權重，最後給出最優解。
所以五個小時後，從圖書館走出的寧為整個人都被震撼到了。
他感覺自己的大腦肯定是對自己的想法有什麼誤解。
他所說的人工智慧領域，只是研究其中一個分支，但他的大腦卻似乎希望他成為一個全能的超人，從硬體到軟體，從設計到生產全部搞定？
這特麼怎麼可能？
現代工業是個分支極細的專項化工業體系，以世界最先進的阿斯麥光刻機為例，其部件就包括了美國cyr的光源，德國通快的鐳射器，德國蔡司的光學系統，英國edward的真空系統以及德國的靜電吸盤技術，等等。
至於擴充套件到整個半導體領域涉及到的工業體系有去膠裝置、熱處理裝置、清洗裝置、化學機械拋光機、精密量測裝置、測試機、分選機、塗膠顯影、探針臺……
除了這些之外，還有四大核心裝備鍍膜機、刻蝕機、離子注入機跟最重要的光刻機。
或者他真的可以？
當這個想法剛從腦子裡冒出來，寧為就狠狠的甩了甩腦袋。
所有線全精通？那是瘋子才該有的想法。
到是可以從基礎做起，做到哪步是哪步。
很快寧為便打定了主意，既然想要往這個方向發展，那就做出點成果來，他可以嘗試從最基本的演算法跟軟體做起。
當然，得是他完成湍流演算法這個專案之後。
好在近期湍流演算法專案已經不需要他全心趴在這一塊了，每天反饋的資料都會按照他制定的標準上傳到伺服器上，一些程式碼細節上的調成，新配的三個研究員跟餘興偉也足以勝任，關於湍流演算法的第一篇正式論文也差不多完成，等到填補並解釋足夠的資料樣本之後，就能再次投稿了。
他也的確可以花些時間重新開題了。
