能决策树算法方面有着许多创造性的成果。包括现在谷歌的搜索引擎许多关键技术就是依托于这位计算机学家的理论研发的。
“这段时间我跟埃思里奇教授合作，将这些代码根据其实现的功能分类，总结出了九个公式跟相应的函数构型，如图所示。”
科南·拉马尔在电脑上操作了几下之后，他背后的大屏幕上投射出了笔记本电脑上的内容。
“我们可以相信这九个公式，以及其最终结果，是实现算法各项功能的关键所在，甚至破解了这些公式的意义，我们就能彻底了解算法作者的创作思路跟思想，彻底了解这个算法。但很遗憾，在接下来三天里，我们针对这些公式的研究陷入了困境。”
“这些都是我们从来没见过的公式。以公式一为例，很明显的，它的适用范围应该是针对曲面奇点的crepa
t解消。相信大家都知道，目前来说难点是此类曲面奇点解消是计算hurwitz-hodge积分，但是套用这个公式，我们发现可以轻易的得到相关结果，这是一个伟大的公式，但问题来了，在算法中我们不明白插入这一公式的意义。”
说到这里，科南·拉马尔表演挪了挪凳子，表情也愈发严肃。
思考了片刻后才继续开口说道：“其他的公式大都是类似情况，大家可以把这些公式跟函数构型记录下来。我认为接下来我们的工作重点是通过了解跟证明这些公式，来思考它们是如何让算法实现这些功能的。除此之外我们的研究发现，如果按照它解析出的数学结构，湍流算法的功能可能不止现在大家所了解的这些。或者说算法的能力被低估了……”
这句话刚落下，便有人举起了手。
科南·拉马尔看了对方一眼，见是思科的首席技术官——迈轮·克米特，便冲着其点了点头，示意他直接发言。
“拉马尔教授，你说的算法能力被低估指的是算法本身还有能力被隐藏，还是说算法作者在编程时……嗯，通过种种手段做了一些手脚？比如”
对于科南·拉马尔来说这大概不是一个重要的问题，但对于迈轮·克米特来说却太重要了，关系到他的饭碗。
科南·拉马尔深深的看了这位首席技术官一眼，然后干脆的摇了摇头道：“我不知道，其实我想说的是，软件本身的智能性。根据我这些天对这些公式，以及代码变量的一些分析，整个算法工作时的决策过程很有意思。”
说到这里，科南·拉马尔脸上露出犹疑的神色，随后才摇了摇头道：“算法的工作模式有人工智能的影子，但其决策模式却不是现在我们已知的一些办法，比如人工神经网络、贝叶斯、决策树、分层聚类、关联规则学习等等，又或者作者将这些都通过这些公式融入了进去……我不知道，因为我到目前为止依然看不懂这些公式。”
这个回答会议现场所有人开始面面相觑。
当一