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

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