数天后，徐宏毅开始正常读书，他现在大抵是自修，只有几个他觉得比较好的老湿的课方会挑着去听听，要不然大部分时间他都在图书室中渡过。现在，杜文立教兽的基本纯理论的书徐宏毅己瞧了不下两编，这些设计到非常复杂计算的也反复研习，大体说起来，他已将自己的基础打好。他现在在学习各种各样智能流派的看法，样样通，门门瘟，追求的是个大体了解，重点学习的只是杜教兽的相关理论罢了。
自然，基础是少不得的，徐宏毅在把基础打好以后才开展那些学习活动的。
阅览，思索，而后自己通过编译核证，这便是徐宏毅一般的学习过程。徐宏毅还学习了两样特意用于开展智能编译的语言，既表处理语言ＬＩＳＰ和ＰＲＯＬＯＧ。
ＬＩＳＰ语言是一九六零年Ｊ。麦子卡锡在递回函数学论基础之上最先设计出来的，以后近乎成了智能的代称，钻研智能的人大抵都清楚这一种语言。它跟以后由英伦大学的青少年学生柯瓦片连斯基（Ｒ．Ｋｏｗａｌｉｓｋｉ）提出、由法兰西敦刻尔克大学的考尔麦子劳厄（Ａ．Ｃｏｌｍｅｒａｕｅｒ）所领导的钻研分组於一九七三年最先完成的规律式语言ＰＲＯＬＯＧ（ＰＲＯｇｒａｍｍｉｎｇ ｉｎ ＬＯＧｉｃ）合称为智能的二大语言，对智能的发展起了10分长远的影响。
编译是徐宏毅的长项，故而每每当他学会一种崭新的理论时，他最先就会试图瞧自己能否将这一种思想观念溶合到编译之中去。那样致使的直接结果是他的决战士的战力稳步上升，上周日，终於在一回ＰＫ中首次获得胜利，赢下了最高等版的那个亚历克斯。虽说好花不常开，亚历克斯的战力又倏然擢升了一个水平，ＷＸＢ很快的就落败，但是徐宏毅并不觉得丧气，反倒十分开心，因为自己通过学习智能方面的理论水平并成功地将当中的一些理论运用到了程序之中。此外，对亚历克斯的成长徐宏毅也也不蹊跷，终究，时间己过了那么久，它没可能一点进步也没有。
学习智能就不能不提到一个人――阿兰·图零。在电脑领域，有个可比诺贝尔国际奖的奖，那便是“图零奖”。图零是“智能之父”，也是“电脑之父”，他的一生充满着未解之谜，他好像上天派到下界的神灵，匆忙而来，又匆忙而去，为世间留下来了智慧，留下来了深沉的思想观念，后辈必需为之思考数十年甚而几个世纪。徐宏毅瞅着图零的列传，实在要觉得图零也跟他一样，是个从将来重生的。在电脑领域，有许多跟他相关的专业术语，若“并行机”、“图零测验”、“图零欠费”等等，全部的那些都是他提出的能让后辈钻研多年的理论。在真正地电脑还没有发明的时代，他就己在思索“机器能不能思惟”这一个问题了……现在，智能钻研还是建立在他的理论基石之上，他提出的这些理论被大家当作至理。
“他一定是轮回重生的！”徐宏毅看过他的列传后，终究还是得到了这么个定论。
钻研了那么久的理论后，徐宏毅发觉，那些流派好象有一个相同的特点――那便是一直在钻研人类人工智能的某个部分领域的人工智能，将人类的人工智能细化了，他们的重点各有不同。面部辨识、声音辨识，自然语言明白、人工神经网络……即是，并没一个哪个支脉在从总体过来钻研智能。
就这一个问题，徐宏毅问询了相关ＭＩＴ的智能方面的砖家赫伯特教兽，同杜文立教兽一样，赫伯特教兽也是ＭＩＴ智能试验室的权威之一，他的主要钻研领域是人工神经网络。
赫伯特教兽答复说道：“这因为全部的钻研都是从简单到复杂的，那样合乎人类人是大自然的规律……”
徐宏毅那时问道：“咱们怎地笃定将人类的人工智能细化后是简单的呐？也许，细化后反倒变的复杂了也不一定。拿化学和物理来作比喻，咱们都是从大观在到量子观的，最先是总体考虑其特点，最后才更进一步意识到物质的量子观结构体系，他们各有自己的规律，也不防碍人类去见识。”
“……这根本就是两回事，不能够等量齐观。”教兽讲。
徐宏毅不息心，追问下去：“我就不讲其他的领域的示例，就直接讲人工神经网络。神经网络够复杂了吧，咱们现在那样不是进了量子观结构体系了么？兴许，咱们从总体过来钻研这一个问题会和简单也不一定。”
“兴许？呃，这是一个不错的想法儿！”赫伯特教兽嘴巴上虽说如此说，但是心里实际上是不当回事儿的，这一个问题那么简单，先人早已经想过了，他明显不想在这个比较“智障”的问题上在死缠下去。
徐宏毅也没有在问这一个问题，而是转过来问讨教其它问题。
“教兽，现在咱们对神经细胞和神经网络的认识己非常成熟么？”
“还没有，现在咱们对脑袋的认识还十分浅薄。”
“可是现在这个方面己创立起了完满的知识体系了，教兽，即然咱们对神经细胞和神经网络还停在一个相当浅薄的水平，那么快就创立起知识体系，是不是忒早了点？”徐宏毅又提出了个令自己茫然的问题。
赫伯特教兽的面色有一些尴尬：“……唔，这个方面的理论并非你想象里的那么简单的，我提议你在继续加强数术方面的学习。”
接下来，徐宏毅继续提出了其它几个问题，都将赫伯特教兽问得默默无语，他对徐宏毅的思索方式特别的不能适应，一个俩问题比较异类他还能够接受，可是徐宏毅最后好象有疑心现在整个智能理论系统的发展趋向，赫伯特教兽最后认准：这娃儿看来不适宜钻研智能。
因此，之后徐宏毅另找时间向他讨教“异类”问题，赫伯特教兽就不在象之前那么热忱了，每每是随意答复两句应付了事。以后，徐宏毅就没有在去寻他问问题了。
在一回ＭＩＴ教兽内部的聚会上，几个关系很好的教兽聚集在了一块儿。埃尔维斯教兽也到场，他听人讲最近徐宏毅向诸位教兽问问题问得较勤，因此就信口向他们问到了这一桩事。
一提起徐宏毅这个华夏学生，教兽们马上打开了话题。最先讲话的还是赫伯特教兽，他将徐宏毅最近问的这些光怪陆离的问题简单地挑了几个具备示例性的说了说，引发大家的一阵欢乐。
“言而总之，许是个十分喜欢思索的学生，很可惜，他思索的方向有问题，我屡次向他提出过这件事，可是他对我的忠言置若罔闻。”赫伯特教兽满脸可惜。华夏留学人员在学习上是深受教兽们的热烈欢迎的，他们都勤奋好学，很可惜的是思惟太过管束。现在，千辛万苦出了一个思惟积极而散发的徐宏毅，可他的思惟忒散发了，有一些过头。
“你这类问题算很正常的了。”一个钻研偏重於数术的教兽道，“许上一次直接质问了现在的数术系统，他讲现在看起来比较完满的数术理论，事实上是人类对世界认识不确切的表现。他只承认失散的世界，全然将接连数术给否定掉了。他提出个猜测，讲接连数术是现在制约智能发展的一个主要因素。”
大家听了之后连连撇嘴，这个学生忒轻浮了，他学识了一点毛皮就敢于质问己存在了那么久的数术知识体系，实在……
“所起这个许，真是有意思。”一个特意开展程序摹拟智能的教兽也张口了，“他上一次向我问到了计算方法和数术法则、辩证逻辑法则之间的关系。大家都清楚，计算方法的慨念打从被提出后，它就同这二者有难以分割的联系，倘若一个这一种程序思想观念或流程没有严苛的规律系统和一定的数术法则，那笃定不是计算方法。”
“他莫非又提出了什么崭新的猜测？”大家问道。
“是呀，他讲依据图零对计算方法的定论，图零只是点出在有限度步调内可以搞掂的过程就是计算方法，不管这个流程是否遵行数术法则和规律法则，因此，他提出个想象，讲电脑应该能运转即不和数术联络又不和辩证逻辑联络的程序，继而他提出个假定：咱们设计人工智能程序时，也许不用受制于现在的任何数术和辩证逻辑的法则。”
“没有规律法则，那还是计算方法么？”
“没有法则的智能？这还是首次听人讲。”
“就是呀，这不胡扯吗！”
接下来，教兽们你一句我一句地纷纷的谈起了徐宏毅的蹊跷思惟，那些人之中，最看好徐宏毅的还是埃尔维斯教兽。通过和徐宏毅的长时间接触，他早已经适应了徐宏毅这一种“异类”的考虑问题的方式，就是因为他考虑问题的方式大异於他人，方才对他的钻研十分具备启示性。
见教兽们对徐宏毅的映像这样不好，埃尔维斯教兽出口劝到：“诸位哥儿们，这个华夏娃儿的思惟地确是异类了点，可是，请你们在认真考虑考虑，他的那些想法儿真滴一点价值都没有么？也许，咱们该更包涵一点……”
大家纷纷的撇嘴，对埃尔维斯的话明显不当回事儿。
