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第56章 以后AI能不能做成一把大飞剑?

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    第56章以后AI能不能做成一把大飞剑?(第1/2页)
    林宇举着那条断腿,对着全班学生,语气平静得像在说今天天气不错。
    “材料是从学院仓库里顺手拿的,做得比较粗糙。”
    教室里的紧张气氛瞬间被这句话冲散了。
    有几个学生忍不住,“噗嗤”一声笑了出来。
    但没人敢笑得太大声,所有人都瞪大眼睛看着他。
    林宇把断掉的机器腿搁在讲桌上,用手指捏了捏断裂处的金属接口。
    材料太薄了,是仓库里翻出来的铝合金废料,截面只有两毫米,跑了不到十分钟就扛不住反复的弯折应力。
    他在黑板上补了一行字。
    “机械结构强度不足——材料学与力学的交叉问题。”
    然后他转过身来,把断腿举起来给全班看。
    “这个地方断了,原因很简单。铝合金的疲劳极限大约在80到120兆帕之间,反复弯折十几次就开裂了。
    换成钛合金或者碳纤维复合材料,寿命至少翻五倍。
    但那些材料我买不起,所以你们看到了——最先进的AI装在最廉价的壳子里,结果就是走两步腿断了。”
    教室里爆发出一阵善意的笑声。
    这是那种带着心疼和佩服的笑。
    一个大学讲师用仓库废料攒了一只机器狗,然后在三百多人面前把它跑断了腿。
    太穷了。
    但也太牛了。
    林宇把断腿放回桌上,拿起粉笔,在黑板上一边画图一边开始讲解机器狗的AI逻辑。
    他从最核心的部分讲起。
    “你们刚才看到它找到我之后跳了一下。”林宇在黑板上画了一个状态机的示意图,“很多人第一反应是‘它有感情了’。错。它没有感情。它有的是一组预训练的行为数据。”
    他在状态机的几个节点旁边标注了标签:搜索、接近、确认、反馈。
    “我在训练它的时候,给它喂了一批真实的狗狗行为视频数据。
    大概两百多段短视频,全是家养犬看到主人时的反应——跑过去、摇尾巴、原地打转、前腿扑。
    这些行为被拆解成关节角度变化的时间序列,用强化学习的框架让机器狗模仿。”
    他在黑板上写下了强化学习的基本公式:Q(S,a)=R+γ·maXQ(S‘,a‘)。
    “翻译成人话就是:它做了一个动作,如果这个动作让它更接近目标,就给一个正奖励。
    如果偏了,给负奖励。
    反复训练之后,它自动学会了一条最优路径——先扫全场,锁定目标之后走过去,走到面前之后执行预设的‘开心’动作序列。”
    他停了一下。
    “整个过程里,它不需要‘理解’什么是开心。它只需要知道:做完这套动作,就能拿到最大的奖励值。”
    【检测到当前课堂168名学生理解AI行为训练,宿主获得返还:AI情感模块架构·初级】
    一股新的知识流在大脑中展开,林宇对AI情感模拟的理解瞬间拔高了一个层次。
    教室里安静了几秒。
    有人在消化公式,有人在想“原来AI的感情是这么回事”。
    林宇趁这个间隙在黑板上补了路径规划的部分——机器狗在人群中避开障碍物的逻辑,本质上是A*算法的变体,把每个人的位置当作动态障碍物实时更新权重。
    每写完一段算法,他就按下遥控器,让那只已经临时用铁支架加固了关节的机器狗在讲台上实践一遍。
    “跳。”
    机器狗四条腿同时弯曲发力,弹起来十五公分,落地稳稳的。
    全班爆发出掌声。
    讲到路径规划的尾声时,林宇抓起讲桌上另一块完整的黑板擦,朝教室右侧的过道抛了出去。
    黑板擦在空中翻了两圈,落在三米外的地上。
    他按下遥控器上的第二个按钮。
    机器狗的摄像头转向黑板擦的方向。
    然后它迈开腿,沿着讲台边缘走到台阶口,小心翼翼地走下台阶,穿过第一排学生的脚边,走到黑板擦旁边。
    它低下头,两条前腿夹住黑板擦,嘴部的小夹持机构咬住边缘。
    然后它掉头,叼着黑板擦往回走。
    走了三步。
    四步。
    五步。
    这一次没有断。
    六步。
    七步。
    到了讲台台阶底下,它抬起前腿试了两次,爬上了台阶,一路走回讲桌前,把黑板擦放下来。
    全场掌声如雷。
    陈雨薇的眼睛里几乎在冒光:“好可爱!我决定了,我的毕业设计就做这个!”
    她捅了捅旁边的苏晚和张巧儿。
    张巧儿立刻点头:“我也要!”
    张小曼却撇撇嘴:“你们思维太保守了,我要做个男朋友机器人!以后谁欺负我,我就叫他去揍人!”
    陈雨薇脸一红:“你说的好有道理……但还是狗狗可爱。”
    (本章未完,请点击下一页继续阅读)第56章以后AI能不能做成一把大飞剑?(第2/2页)
    苏晚笑着说:“那咱们都一起做?反正毕设没规定只能一个人做。”
    四个女生就这么在雷鸣般的掌声中,定下了自己未来的方向。
    下课前十五分钟,林宇打开提问环节。
    第一个跳起来的是周昊。
    他的手举得比头顶还高,整个人从座位上弹射起来,声音因为兴奋而微微发颤。
    “林老师!我有一个问题!它现在是四条腿走路的对吧?那如果把腿换成翅膀……不对,如果做成一把大型的飞行器,像剑一样的那种,让AI辅助控制飞行姿态,能不能实现载人飞行?就像修仙小说里的飞剑那样!”
    教室里先是一愣,然后炸了。
    “好有创意啊哈哈哈!”
    “飞剑!御剑飞行!”
    “这不就是AI版的飞行滑板嘛?”
    “周昊你是修仙小说看多了吧!”
    林宇没有笑。
    他认真地想了两秒,然后点了点头。
    “能做。”
    全场瞬间安静。
    “飞行器的姿态控制本质上是一个多自由度的动态平衡问题。人站在上面,重心会不断变化,传统的飞行控制靠PID算法已经能解决大部分场景。
    但如果要做到像你说的‘飞剑’那种自由度——随心所欲地变向、悬停、俯冲——就需要AI实时预测人体重心的变化趋势,提前调整推力分布。
    这个预测模型用循环神经网络是做得到的。”
    他看着周昊亮得发烫的眼睛。
    “你要是想做的话,我可以给你搭理论框架。工程实现你自己来,从气动力学到电机选型到控制算法,一步一步磕。做出来了,就是你的毕业设计。”
    周昊的嘴张到了最大,眼眶竟然泛红了。他用力点了两下头,坐下去的时候,旁边的同学拍了他一巴掌,他连疼都没感觉到。
    【检测到当前课堂150名学生理解AI算法在多领域的应用潜力,宿主获得返还:第三代军用AI架构·基础】
    林宇心中一动。军用AI?这系统返还的东西越来越离谱了。
    张小曼是第二个提问的。
    她站起来之前先清了清嗓子,表情难得地正经了几分。
    “林老师,我想问一个跟现实更近的问题。科幻电影里有AI警察,就是那种能自己巡逻、发现犯罪行为、自动报警的机器人。现在的技术水平能实现吗?”
    林宇又点了一下头。
    “你换一种方式理解就行了。什么叫‘犯罪行为’?从AI的角度看,所有人类的行为都是数据。
    走路、跑步、拿东西、推人、打人——这些动作可以被分解成骨骼关节的运动轨迹。
    ‘正常行为’的数据特征是什么样的,AI学了几百万条之后就知道了。
    如果一段行为数据的特征偏离正常范围超过了某个阈值——比如突然加速冲向另一个人、抬手做出击打动作——那AI就可以判定为‘异常行为’,触发预警。”
    他在黑板上画了一条波动曲线。
    “‘违法行为’对AI来说,无非就是数据的越界行为。
    大模型训练之后,AI完全可以辅助执法。更远一点说,家用安保机器人也不是梦。
    放在客厅里,有人翻窗进来,它自动识别并报警。”
    张小曼坐下去的时候,教室里的讨论声嗡嗡地起来了。
    每个人都在跟旁边的人说自己想到的应用场景。
    就在这种嘈杂的缝隙里,后排一个声音突然切了进来。
    不大,但足够清晰。
    “林老师。”
    所有人扭头看过去。
    李文浩从座位上站起来,笔记本合在手里。他的帽衫帽檐压得很低,但声音沉稳,每个字都咬得清清楚楚。
    “我有最后一个问题。”
    林宇看向他,微微点头。
    李文浩的目光从机器狗移到林宇脸上,停了一秒。
    然后他开口了。
    “这只机器狗,能背上一把步枪吗?”
    教室里的所有声音在这一秒之内全部消失。
    三百多个人的呼吸同时停住了。
    前排赵磊的笑容僵在脸上。
    苏晚的手指抠进了笔记本封面的塑料膜里。
    张巧儿下意识地往旁边缩了缩。
    门口的保安老吴,笔尖在本子上划出一道歪歪扭扭的长线。
    全场,针落可闻。
    林宇站在讲台上,两只手插在裤兜里。他看着李文浩,嘴角没有笑意也没有怒意。
    两个人的视线撞在一起,像两根钢筋交叉碰击,无声地迸出火星。
    他没有立刻回答。
    沉默持续了四秒。
    然后他开口了。
    声音很轻。
    “你觉得呢?”
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