數院大樓五樓，孟繁岐和韓辭兩人剛從院長辦公室出來。
“請你吃頓飯吧。”韓辭按完電梯轉過頭看向孟繁岐，她覺得既然要麻煩別人，當然不能讓別人白乾。
“倒也不用那麼客氣。”孟繁岐知道她的意思，“當時若不是你跟付院長提過我的事情，想來付院長也不會在圖書館注意到我。”
“他的指點對我來還是非常關鍵的，這份功勞怎麼也得有一部分算在你的頭上。”孟繁岐這個倒是真心話，如果不是付院長的幫助，他早期的這幾篇論文質量肯定要下降一兩個檔次。
“我有功勞，那你請我吃吧，我餓了。”韓辭可從來不玩口是心非打太極那一套，既然對方都這麼說了，她直接就是一個欣然接受。
這傢伙還真不客氣啊，孟繁岐心裡吐槽了一句，不過不論怎麼說，與這樣的人相處至少非常輕鬆。不會有其他的想法藏著，整天讓你去猜。
“當時吧，我只是覺得你在這方面的研究有些意思，拜訪付師兄的時候說到老師相關的事情，提倡關注大資料和人工智慧，就提了一句。”韓辭回憶了一下當時的情況，“我倒是沒想過那個內容會是這麼突破性的成果，要按我個人的看法的話，殘差在數學和物理方向確實不是什麼很有新意的東西。”
“你倒是會說大話，太陽底下能有多少新鮮的東西？”孟繁岐知道她沒有貶低自己的意思，笑著應道，“有關神經網路本身結構的內容，在AI方向其實也只是很小的部分。殘差只是一種使得網路更容易被最佳化的小技巧，以數學界的眼光看，當然不是什麼大不了的東西。”
類似殘差的形式在數學界隨處可見，尤拉前向，牛頓法，都含有類似的理念。
“說到底，人工智慧是一個強實踐性的學科。它的理論和可解釋性薄弱，但效能突飛猛進，工業應用的價值很大。我覺得不管是實踐派還是理論派，都需要客觀認識這件事情，不要整天搞來回鄙視那一套。”
孟繁岐感覺，韓辭就已經開始有一點理論至上的味道了。“我個人認為，能夠切實影響到人們的生活更加重要一些，可以感覺到自己的成果，理論這樣真正基礎的東西就交給你這樣的天才去好好研究吧。”
倒也不是孟繁岐不想提前推進AI理論方面的進展，而是直到2023，AI的原理和可解釋性始終沒有什麼進步。即便是鄂院士，在搞了一段時間的動力系統視角解釋之後，做了一些理論貢獻之後，也將注意力轉移走了。
“得了吧。”韓辭翻了個白眼，“嘴上說不要搞鄙視那一套，轉過頭還不是說我們的研究對人的生活沒有影響。”
“倒不是說你的研究就一定對生活產生不了影響，只是就這個學科和方向而言，可能理論方面的成果比較難出。即便出來了，也很容易和實驗結果對不上。”
孟繁岐不是輕理論重實驗，而是從AI起飛以來，實在有太多的未解之謎說不出答案。傳統機器學習的理論和規律失效了太多。
多少人前赴後繼地跳進AI可解釋性的大坑，但到最後拿出來的卻大多是比較牽強的解釋，有點打哪兒指哪兒的感覺。
反而是一些偏重視覺化的實踐工作，對理解AI模型的模式幫助很大。
“更多的是被好奇心所驅動吧，我當時完全沒有想到你在圖書館寫的那個技術會取得世界級的突破。如今知道它的價值，確實十分好奇。”韓辭其實才是這個世界上第二個知道殘差網路的人，只不過她當時只粗略一讀，看了一眼摘要，沒有機會細讀，也根本沒有太放在心上。