午后，明江大学计算机学院的实验楼里，顾屿站在林薇实验室门口，轻轻敲了敲开着的门。
林薇正对着一台多屏工作站，屏幕上显示着神经网络的结构图和训练曲线。她转过头，看到是顾屿，用眼神示意他进来。
“学姐，我有些关于AI的问题。”顾屿开门见山，“现在市面上都在说AI时代来了，但我觉得我们离真正的人工智能还很远。我想知道，如果要往这个方向深入，到底该从哪里入手？”
林薇放下手中的触控笔，露出一丝了然的表情：“你终于问到点子上了。”她转动座椅，正对着顾屿，“首先你要明白，现在我们所说的AI，本质上还是基于统计学习的模式识别。”
她指向屏幕上的神经网络结构：“不管是图像识别、语音识别，还是自然语言处理，都是在用海量标注数据训练模型，让它们学会从输入到输出的映射。这很强大，但离你想象中的还差得远。”
顾屿若有所思：“是因为它们缺乏真正的理解能力？”
“没错。”林薇点头，“现在的AI系统能识别猫，但它不知道猫是什么；能翻译句子，但不理解句子的含义。它们只是学会了数据中的统计规律。”
她继续深入解释：“更深层的问题在于，当前的技术路线存在几个根本性局限：过度依赖标注数据、缺乏常识推理能力、模型可解释性差、容易受到对抗样本攻击。这些都是制约AI发展的瓶颈。”
“那我们现在能做的是什么？”顾屿追问。
“打好基础。”林薇的回答很干脆，“把数学基础打牢——线性代数、概率论、数值优化、信息论。然后深入理解现有的技术路线，明白它们的局限性在哪里。”
她走到白板前，写下几个关键词：
「小样本学习」
「可解释性AI」
「因果推理」
「元学习」
“这些是可能突破现有局限的方向。”林薇解释道，“比如小样本学习，就是要解决对海量标注数据的依赖；可解释性AI是要让模型决策过程变得透明。但这些都还处于非常早期的研究阶段。”
顾屿注视着白板上的关键词，感受到一种既兴奋又沉重的复杂情绪。兴奋的是看到了更深远的研究方向，沉重的是意识到这条路有多么艰难。
“这意味着，”林薇看着他，“如果你选择这个方向，可能要面对很长时间看不到明确成果的困境。你需要阅读大量的论文，做很多看似没有直接产出的基础研究。”
顾屿沉默片刻，然后坚定地点头：“我明白。但我还是想试试。”
林薇的眼中闪过一丝赞许：“好。那我建议你从这两个方向开始：一是深入理解现有深度学习技术的数学原理，不要只停留在调包侠的层面；二是开始跟踪IcmL、NeurIpS这些顶会上关于小样本学习和元学习的最新研究。”
她递给顾屿一个U盘：“这里面是我整理的一些经典论文和入门资料。记住，在这个领域，保持清醒的认知比盲目追热点更重要。”
离开实验室时，顾屿的心情既沉重又充满力量。林薇为他描绘了一幅真实的技术图景——没有捷径，没有奇迹，只有扎实的基础研究和长期的积累。这条路虽然艰难，但却是通往真正突破的唯一途径。
走在回宿舍的路上，顾屿不自觉地握紧了手中的U盘。他知道，自己选择了一条需要极大耐心和毅力的道路。但想到许忆眠关于“技术应该温暖人心”的期许，他更加坚定了自己的选择。
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