人工智能是無數人的夢想。
六級智腦已經很聰明，但現實生活中頻繁應用的不是這類奢侈玩意，用於微型翻譯機的一萬集成智能芯片已經讓很多人大呼不可思議。
各大機構第一次推出的初級智腦已經遠遠超出日常使用的水平，當初十萬神經元的智腦還曾賣過上億美元的天價。
人工智能理論的提出正如當初愛因斯坦提出激光原理一樣，人們都知道這種東西極有可能會實現，具體什麼時候能實現，得依賴於其他行業的進步和天才工程師的出現或者有願意持續巨額投入的團體加入這個行業。
人工神經網絡電腦之所以首先出現，最主要的原因就是對模仿對像人腦的研究一直很深入，其他行業的進展大幅度降低了這個理論實施的難度。相對於抽像的符號處理與知識處理理論和本身就爭論頻頻很難確定標準參數的層次化的社會智力模型，人工神經網絡被大多數學者所看好。
至於基於生物進化的智能系統，先不說達爾文的進化論現在仍不完美，生物界也不乏找到它漏洞的科學家，只是因為這種理論完美度最高，所以才被普通人習慣性的接受。碳基網絡有自己的優點，有些方面硅光網絡是無法完美模仿的。物質基礎的不同，已經注定純粹的模仿只會死路一條。
人工神經網絡本身比較有意思，架構模型有多種，如前進式、回饋式、強化式等等，但使用中的模型遠遠高於常提到的三種，所以很多研究它的科學家做出來的東西都不一樣，連人工神經單元模塊的功能都有差別。在普遍接受的定義出現之前，有些實力派科學家並不認同別人提出的理論。在政治和經濟利益的驅使下，經常鬧出笑話，後來根據腦科學和計算數學，才確定了單個人工神經元模塊的定義，這還是ibm的貢獻。
誰最先實現了真正可用的人工神經網絡智能？這是個名分問題，很重要，人類這種生物喜歡排座次，無論是科學界還是普通人都很關心。理論與技術差異明顯，nb獎物理學的頒發單位瑞典皇家科學院一直在尋找目標，這點可以參照激光的發明。
nb獎官方分析了大量的智能機設計，這個領域的組合元器件創新頻繁出現，很多已經足夠配得上nb物理學獎。他們認為第一個吃螃蟹的人不能就這樣逃脫歷史的記載，否則有損nb獎的威名。
圖靈獎是計算機領域的最高獎，計算機協會acm不會也不敢武斷地將這個第一的名頭掛在花旗國科學家的頭上。他們要考慮自己的利益和立場，圖靈獎數十年的威名不能因為無厘頭毀於一旦。acm問過曾在ibm人工智能實驗室工作過的研究員，但他們也疑神疑鬼，不敢貿然出頭。
數學領域的最高獎是菲爾茲獎，國際數學家聯盟imu發現很多種突然出現後來通過不同渠道組合起來的計算數學理論屬於菲爾茲涉及的範圍。
nb獎影響最大，認知度最高，ai領域本就是圖靈獎的該管，imu也毫不示弱。數學是科學之王，沒人敢說數學不重要，我們這個世界離不開計算機，nb獎長期被視為自然科學領域的最高獎。
媒體在調查的同時不忘八卦一番，說那個吃螃蟹的傢伙，可以一次得到三項大獎，因為三家誰也不肯示弱，這足以被載入史冊。
有記載的首次實現了人工智能的科學家阿蘭德，名氣並不大，他自己也不想爭這個名頭。他設計的感觸式架構可拓展空間有限，一週歲的小屁孩能做什麼，連吃喝拉撒都不能自理。他的一百個神經單元模塊，按照標準分類，約等於現在五萬個人工神經元，屬於強化式結構的一種變形，有點應付考試的味道。
威森科技搬遷到澳洲後，李莊很多的秘密都被京城給挖出來，上層有些震驚於他在機電領域的多才多藝。談判事件徹底激起民眾的反感後，金石一派趁機牽頭串聯，將當時佔據主導的團體給拉下馬來。隨著調查的深入，他們發現李莊設計的基於馮諾依曼系統和分佈式計算組合模塊，已經有人工神經網絡電腦的雛形，投入應用的時間早於ibm好幾年。
政局變動後的新政府認為，當時還是華夏國籍並在杭城工作的李莊，應該是第一個發明實用人工神經網絡電腦的人。三大獎方面本土一直空白的華夏，老是出現意外，高層已經有些抓狂。他們看到爭取這個名頭的國家很多，京城科學院便向瑞典皇家科學院、acm和imu推舉李莊作為候選人。他們怕李莊不同意，先斬後奏，當然不乏有示好和以己度人的想法。
很傷心的李莊因為各種顧慮一直沒有恢復雙重國籍，雖然京城方面極力希望他同意。政客的臉皮都很厚，堪培拉方面也不例外，於是出現了兩個政府同時為一個名人掙面子的可笑場面。
能在聯合技術公司這個團體當上主管的，智商和情商都不差，草創時期加入的核心員工，多多少少知道李莊的一些秘密，也希望自己的老大能有個耀眼的光環。李莊雖不怎麼管事，但涉及到他的個人問題，仍需要足夠的尊重，不要以為彌勒佛只是笑和尚。
周奇森的電話打到李莊家，麗莎說李莊在人工智能研究院閉關研究沒在家。沒人不希望自己的丈夫更偉大，麗莎和周奇森兩人一琢磨，便決定瞞著當事人，反正李莊就算知道了也不會生氣。
計算機專家在全心思考時，喜歡閉關，這個很有特色的說法，現已成為公司員工很熟悉的華語之一。他當時在研究vai語言的標準化，他的學生們都吃夠了這種語言的苦頭，學起來很吃力。研究的時間並不太長，只有一個多月，出來時才知道自己成了政府推薦的候選人。
人工神經網絡電腦大流行後，市面上的軟件編得亂七八糟，用各種語言描述的都有，通用性極差。學的人苦不堪言，教的人也頭大，這讓李莊有了將vai語言標準化後配合《智能環》推廣的想法。
巴西智能機事故後的第二年，李莊公開發表了精簡版的《vai語言》。wai、hsai、uait和eai聯合發佈了《人工神經網絡基礎》，在這部長達上千頁的著作中，正式界定了人工神經網絡相關的全部概念。
正式版的vai兼顧易用性，它是第一種通用於人工神經網絡的語言，各大機構根據自己常用的算法和數據結構開發了不同的版本，編出的程序經過轉化後能通用。
商業利益和物種利益的驅動，才有了《vai語言》和《人工神經網絡基礎》的發行。wai付出很大，但得到了足夠的交換技術，各大ai研究機構均有斬獲，ai程序員們大大的鬆了一口氣，算是皆大歡喜。
acm對vai的評價極高，它的驗證不難，但圖靈獎被李莊拒絕，理由是vai裡面多是別人的想法。acm無語，這個理由聽起來似乎很有道理，但評委們自覺沒這個本事把那麼多怪胎的模型和想法近乎完美地揉和在一起。
李莊很堅持，acm評委裡有他的朋友，知道李莊不會看不起acm，這事最後不了了之。沒人知道李莊到底在想什麼，這個後來被人使用了近百年的vai語言及升級版本，沒有得過圖靈獎，讓it從業人士都在猜其中的原因。
麗莎問過理由，李莊實話實說，「我不願意被人稱為高級修理工」，董事長夫人哈哈大笑。
智能環的獲獎則沒有多少疑問，這是遲早的事情。它給智腦並行計算提供了理論基礎，同時解決了ai控制的難題，專業媒體認為這是堪比四大理論的重大成就。
在電工電子與自動化領域，李莊的成就很惹眼，這些都從聯合技術公司的產品表現出來，他在這些領域的名氣，比計算機領域還要大。
圖靈獎李莊得過，nb獎他覺得自己沒資格，菲爾茲獎他沒有競爭力，所以這個候選人，他沒什麼興趣，不願意勉強為之遭人笑話。與普通人一樣，好歹還是人，他也想知道作為機密研究的人工神經網絡電腦大流行前的真正內幕，當然也許是量變和質變的關係，自然而成。
感興趣的沒有足夠證據，有足夠證據的不想證明什麼，所以三大組織鬧得沸沸揚揚的爭奪戰成就了媒體，也讓普通人對人工神經網絡的瞭解大大前進了一步，不再那麼恐懼。
李莊喜歡看紙質刊物，專業雜誌訂了很多本，出門在外時，則看一些主流網站的科技新聞，這讓他可以找到一些笑料。
身為公眾人物，看多了別人的笑話，卻沒想到自己無意中成了別人調侃的主角。由於李莊回國探親，大量有關他的歷史報道都被人翻出來評頭論足。華夏某著名網站轉載了國際上主流媒體前段時間對ai領域頂級人物的排名，並給這些文章的集合取了一個大號的標題，
「第三還是第四不重要，不三不四是個大問題！！！」
單就ai領域的修養來說，由於公開發表的論文較多，人工神經網絡之外的其他模式研究進展不錯，hsai和mit人工智能實驗室的領頭人被多數媒體排在前兩位。不過有人認為他們是理論派，工程方面差些。李莊的個人排名不是第三就是第四，甚至還有兩家將他列為介於第三和第四的人物。
wai這幾年很低調，李莊也沒有再發表新的東西，在不專業的媒體看來，這個曾經的第一人退步了。轉載的資料很詳實，李莊有些驚訝這幫人打聽消息的專業，雖然仍有不少錯誤。
老外只是根據數據和問卷調查進行綜合評分，結果讓他們覺得很難排定李莊的座次，沒有想到華夏的「不三不四」有別的意思。
「誇張加無聊，不過我以後得注意一點。」李莊看完其他的新聞，意識到自己平時的漏洞很多，尤其是語言裡面的歧義，他喜歡精簡型的說話方式。沒有身為名人的自覺，經常陷入思考狀態，他的行為在外界看來有點傻，頻頻成為某些媒體的笑柄，偏偏那些理由還過得去，讓公司法務部沒處發火。
掃了掃剩下的網頁，發現沒什麼好看的，李莊便外出到園區裡逛了逛。他的悠閒沒有持續多長時間，第二天就接連有訪客過來，大多是他不認識的，分別來自京城、省裡、k市大學、中學和政府機構。
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