拆出从祖国漂洋过海而来的一小瓶精油，滴一滴进架子上的小水槽。

空气加湿器发出非常轻微的电流噪音，过一会儿便有带着咖啡香味的水雾从里面喷了出来。不知从何时起，我沉溺于咖啡浓郁香醇的苦味所带来的平静感。像难以安眠的人靠熏香入睡，也像酒鬼作家靠酒精维持神经的兴奋感。

我坐到桌前伸手扯开窗帘，弯腰从包里掏出笔记本电脑。双击启动Spyder准备编写新算法，脑海里不禁又回想起稍早时Andrew在课堂上的样子。

是堂讲解一种现如今在众多前沿领域应用的先进技术------‘神经网络’的通识课。神经网络，也可以说深度学习，起源于对人类大脑的模仿。

Andrew当时挽起衬衣袖子，走到投影仪前用激光笔敲敲自己的脑袋解释道：“人类的大脑可以做许多神奇的事情，可以学会“看”、学习分辨声音、反馈触觉、甚至学习数学。直观的感觉，模拟它需要写许多不同的程序。”

这于我而言没什么新鲜，本科毕业设计时我所用的图像处理方法就是（卷积神经网络）。他大概又要讲：“但在人类大胆的假设里，大脑完成所有这些程序只是用了一种学习算法”之类的陈词滥调。

没想这位先生却先谈了谈神经学家的研究成果：人的同一块大脑皮层可以学习不同的‘技能’，比如掌管听觉的区域用视神经相连，除了会‘听’，也可以同时学会“看”。

举了一个特别不抽象的例子：假如失明的人头戴摄像机，镜头实时将面前画面每个像素点的灰度值以电压的方式传到舌头上放置的电极阵列。成年人就能在几十分钟内学会用舌头“看”东西。

说着Aube播放了一个视频，没有眼球的孩子可以通过声波来判断周围物体的位置，还可以滑滑板。

我的注意力逐渐被视频吸引，又很快转移到Andrew身上。

同学们在看视频，这位先生就专注地看着我们，眼角嘴角都含着浅淡又愉悦的笑。他不急不徐的开口：“我向你们介绍这种算法并不是因为它有多么的强大、好用。”

“我和我的团队，世界上这一领域的其他科学家们，都在致力于找到与大脑相似的算法再应用到计算机系统上。而神经网络，也许是我们向人工智能之梦迈进做出的最好尝试。”

他看向我们的目光变得笃定而热切，我不由得绷直脊背听他接着说：“它可能是进入遥远人工智能新时代，再次科技革命的窗户。我想在座的每个人都和我一样十分兴奋，想它或许给我们一些启示。如果我们希望未来的算法能够像人类一样学习，我们能做些什么。”

Spyder的界面刷新出来，Andrew的声音还久久回荡在我的脑海里。

我感受到此刻想要去编码的热情，比以往任何一次都要高涨。他的话让我感动非常，我有点明白为什么每次上课时，教室中央会架起摄像机全程录像。Andrew为什么坚持要把原始的课堂上传到Coursera------致力于将最好的教育遍及世界每一个想要学习的人手中的公开课程网站。

因为每多一个人看到，受到激励、启发，这个行业就会多一位同行者，这个梦想就会多一位点灯人。