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    支教授拿着沈星极的答卷，迅速看了起来。

    他微微地皱了一下眉头。沈星极的答题思路竟然远不在他意料之中。一般人拿到这个题目，思路方向都应该是人造神经、机械彻底生物化、机脑的极限突破这方面的, 对比之下沈星极的答题思路就显得过于简单，他竟然只是在说机械的预判能力！

    但支教授很快就调整了心态。沈星极才二年级呢！

    三英大学是六年制, 一年级、二年级都是打基础，学得东西很多但不精, 三年级、四年级略有提高, 五年级、六年级才开始在某一领域真正深入。沈星极刚读二年级，他也许在机械改造方面远远超出了同龄人，但还需要花时间培养他的专业深度。

    机械预判是一个什么概念呢？举一个简单的例子, 一个机器人和一个人类玩剪刀石头布的游戏。机器人拥有庞大的数据库和强大的分析能力。它根据往期数据判断出人类大概率会在第一场游戏中出拳头，于是它出了布，这算是预判。同时，在随后的几轮比赛中，它在人类出手的那一瞬间，人类还没来得及做出具体的动作，它根据人类胳膊上的肌肉变化判断出人类这一轮会出剪刀，于是它出了拳头，这也是预判。

    早在地球时期，机械就已经能做到这种程度的预判了。

    发展到现在，机械预判已经非常强大。巡逻机能在一个人类从岸边跳到河里去的前几秒，就预判出他到底是想要游泳，还是想自杀；也能在抢劫犯掏出武器的前几秒预判出他对周围人有攻击性；预判交通事故的发生提前解决安全隐患更不用说了。

    总得来说，机械预判并不是什么复杂的概念。

    在人机转化方面，确实也发展出了机械预判分支，但更多的都是生活化的机械运用。在瞬息万变的战场上，机械预判只能起到一个辅助作用，不能让之成为主导。说真的，如果机械预判那么有用，人类早就用智能机甲取代需要人类驾驶的机甲了。

    沈星极却在答卷里写到，提高机甲的人机转化率可以从机械预判入手。

    支教授继续往下看。

    沈星极说的机械预判并不是传统意义上的机械预判。

    首先，它并不仰赖大数据。在战场上，过于仰赖大数据只会坏事。因为战士们的最终目的不是让自己在战场上活下来，而是要取得战争的全面胜利，他们要听从指挥官的指挥。上一次在面对这种情况时是这么打的，但这次指挥官运用了新的计谋。

    其次，它并非单纯地分析机甲战士的肌肉变化趋势。单纯分析肌肉变化趋势没有用啊！就算分析出了机甲战士在0.36秒以后要抬起右臂，你知道他是要动用右臂上的粒子炮呢，