周不器一向很谦虚，笑着说：“我算🀫什么天才，差远了呢！我在硅🚸谷，认识了一个企业家，叫埃隆·马斯克，那才是真正的天才。他是学计算机的，可他要做火箭，什么都不懂，就一边学习一边做产品。据说现在对航天工程技术的理解和应用，已经达到了一流科学家的水准。”
汤教授道：“周总也不差。”
这时，多媒体实验室里人已💪🔧经很多🐶🄗了，出现了很多实验室里的其他🚸教授和博士们在旁听。
汤教授是多媒体实验室的主任，是这个实验室人工智能领域研究方向的引领者，所有的教😲授和博士、硕士们都要按🄑☝🀙照他的这个大方向去研究。
他的方向选择对了，所有人都会一步跨上人工智能领域🂲💱🕭的大舞台，成为行业里的资深专家。他选择错了，大🍶🌦🁒家一起完蛋。
不过⚭🔥🂭，汤教授是麻省理工毕业的博🐶🄗士，🗏🚫🖒很权威，大家都很相信他。
面对这么多实验室的🜝🃄同事和学生，汤教授就像上课一样，要说得详细一些。🆉🍪先简单阐述了一下逻辑学到统计学🂈的思路转变。
图像由🉢🉄无数个点组成，分辨率越高，点数越多；分辨率越低，点数越少。
把🐫图⚭🔥🂭像扩大1倍，其实就是把点数增加1倍。
过🐫去的算法，是数学、逻辑学的思路。即有了前一个节点，然后根据数学逻辑，推演到了下一个点，一个点变为两个点，就完成了拓展。把图片中所有的点都处理、扩展一遍，图片的放大就完成了。
可这是个确切的过程。
选择的节点得是确定的，才能衍生出第二个点⚬🔝🁦。
如果第一个🈖节点都是模糊的、不确定的，就算数学公式、逻辑思路再正确🌒⚉，也没用啊，巧妇难为无米之炊。
新的⚭🔥🂭大数据下的图像处🀺🁹理思路，🄃应用到的是统计学算法。
比如，有两条路，都可以到达👛终点，运动员选择哪一条路耗时更短？
传统的思路，就要通过🀺🁹数学和逻辑学上的计算。
计算路程长度，运动🜝🃄员的速度，以及运动员的状态、耐力、加速度、减速🌒⚉度、摩擦力所影响的摔⚮🔮倒几率等等。