良性循環就此開始，怎能不令人欣喜呢？
不行，不能得意忘形。
江寒深深呼吸了幾次，冷靜了下來。
然后開始考慮，如何使用這僅有的學術點。
先看一眼屬性列表。
認知：6
觀察：3
記憶：3
思維：4
想象：2
計算：5
律動：3
現在的問題是，加到哪一項上，收益更大。
是加強優勢，還是彌補弱點？
只有這么1點，肯定要加到最需要的地方。
首先可以排除的，是觀察、律動和想像，這方面并沒有迫切需求。
然后認知也可以排除，自己的學習能力，目前還沒有不夠用的跡象。
剩下的三項：記憶、計算和思維，每一項都很重要。
這就不好選擇了。
收益最大的是“記憶”，從3點到4點，收益率約為33.3%；
而“計算”這一項，原本就有5，再加1點，收益只有20%；
至于“思維”，則介于兩者之間。
這么說，應該先提升“記憶”力……
要不要再好好考慮一下？
也許等到了某些關鍵時刻，遇到了什么巨大障礙，再加上去，才是最恰當的時機？
……
……
……
……
算了，以后學術點慢慢多起來，就不值錢了。
好東西吃到肚子里，才是自己的。
所以，還是先點上去，看看效果再說。
想到這里，江寒試著下令，加了1點到“記憶”上。
沒想到，信息欄上立即出現紅字提示：“無可分配學術點。”
問題出在哪兒？
江寒若有所悟：也許要等刊物正式發行，獲得的學術點才可以分配！
接下來，很自然的，江寒開始考慮下一篇論文。
有了“感知機”之后，能水論文的地方太多了。
等到這篇論文登刊，如果有人關注的話，幾乎一定會發現，“感知機”有個非常大的缺陷。
那就是無法解決異或問題。
而且，無論誰發現了這個問題，十有**都會立即發文。
雖然算不上重大成果，可多水一篇論文，誰會拒絕呢？
別以為外國的科研工作者，就沒有水論文的需求。
但這個發現“感知機”缺陷，推動技術進步的機會，江寒可不想讓別人捷足先登。
第二天。
江寒從早讀開始，就開始撰寫論文。
這是江寒的第二篇“豆腐干”。
在這篇短短的論文中，他先是用稍微有些情緒化的措辭，對“感知機”的學術重要性大加貶低。
然后絲毫不留情面地，直指要害。
“這個被命名為‘感知機’的東西，實在太粗糙了，甚至不能解決異或問題。”
“假設輸入空間為2維，輸入的訓練數據集T=(x11，x12，y1)，(x21，x22，y2)，...，(xN1，xN2，yN)，yi∈{?1，+1}
其中，xi1、xi2和yi之間，滿足異或關系：
即當輸入的xi1、xi2同為0或同為1時，yi=0；
而當xi1、xi2之中，其中一個為0，另一個為1時，yi=1；
則永遠無法找到一個線性函數，對此數據集，進行二元分類。
也就是說，“感知機”無法處理異或問題！
在這里，甚至可以斷言：任何線性分類模型，都無法處理異或分類問題。
詳細的數學推導如下……”
只用了一節課，江寒就打好了草稿。
誰讓“批評”永遠比“發現”來得簡單呢？