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 已经不算有挑战的东西了。
 缺点：字符空间关系判断只用了人类启发式规则，图像预处理不够鲁棒，数学公式的结构识别算法不够完美（可以考虑使用二维文法来做）。
 系统还有很大的提升空间。
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+这本来是一个很有野心的project，因为它试图解决所有的我们遇到的数学题。更一般的是，我试图实现一个演算系统，
+在这个系统里，输入一些规则（公理），以及已知条件，我们希望它能够推出一些结论出来。但是我发现这是一个很难的问题。
+最近的学习结论告诉我，一方面循环不变式的寻找无法自动化，另一方面演算的时间和空间复杂度太高（可以参考prolog语言的实现）。
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+什么是智能？是现在的机器学习吗？我觉得不像。SVM是最大化函数间隔的算法，神经网络是寻找损失函数局部最优解的过程。这些技术只是数学层面的优化。
+还是某种推理能力？我不知道。如果给它一些演算规则，和一些具有现实意义的符号，再加上一些公理，它能够演算出一些结论，这个结论具有现实意义，
+是不是就意味着智能？我觉着是的，不过很难实现。据说吴文俊采用了自动化的方法证明了几何定理（吴方法）。
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+我们的意识或者思维到底是什么东西？信息在大脑里面到底是如何表示的？我们为什么具有泛华的学习能力？一方面脑认知科学在求索，一方面计算科学也在求索。
+我希望意识是能够认识物质的，并在最终达到越来越完美的过程。这才是科研的意义。