不是衝著教授，他們才不來呢。
當然，其中對喬治敦專案煥發新生最有信心的就是麥克納馬拉。
“教授，你怎麼不親自介紹？”麥克納馬拉低聲問站在他身旁的林燃。
“我只是給他們起到了一點小小的輔助作用，其實功勞全是喬治敦大學和ib的研究人員們。”林燃說。
麥克納馬拉裝作不滿的樣子：“教授，你太謙虛了。
你給他們設計的統計學方法我都看過了，要是沒有你的參與，以喬治敦這幫蠢，e這幫傢伙的腦子，恐怕再花十年也想不到。”
當林燃在和麥克納馬拉竊竊私語的時候，人群中，為國防部工作的語言學家保羅·加文博士眉頭微皺，手中的鋼筆輕輕敲擊著筆記本，他一直對機器的實際能力持保留態度。
哪怕是大名鼎鼎的教授親自參與其中。
臘斯克則手持記事本，目光不時在機器和林燃之間游移，想在林燃和麥克納馬拉之間插話，但又沒想好要說什麼。
加爾文清了清嗓子，聲音平穩而有力：“各位先生，今天，你們將見證機器翻譯的最新進展。在林教授的指導下，我們顯著提升了系統的準確性和處理複雜語言結構的能力。”
加文博士推了推眼鏡，率先發問：“改進？上一個版本在處理習語和句法歧義時表現得很糟糕。這次你們是怎麼解決的？”
加爾文自通道：“我們引入了基於頻率的統計模型，透過分析雙語語料庫，系統現在能夠更好地分辨詞義並處理依賴上下文的翻譯。”
裡德上校冷冷地插話：“說得好聽。讓我們看看實際效果。時間緊迫，我們要的是結果。”
加爾文點點頭，轉身走向機器的操作檯：“當然，我們馬上開始。先做一個簡單的演示。”
他熟練地在鍵盤上輸入一句俄語：“ыгoвopnonpe。”
機器立刻運轉起來，內部零件發出輕微的咔嗒聲和嗡鳴，幾秒後，螢幕上顯示出英文翻譯：“we speak about ”
房間裡傳出一陣低語，加文博士挑了挑眉：“不錯，但這只是個簡單句。更難的呢？”
加爾文早有準備：“當然可以。我們試試有歧義的句子。”
他輸入另一句俄語：“ohчkhnгy。”機器迅速輸出：“he reads the ”
加文博士點頭，但仍不滿足：“如果上下文不同呢？比如‘khnгa’指的是帳簿而不是書？”
加爾文手指緩慢敲擊鍵盤，輸入新句子：“Бyxгaлtepчkhnгy。”
機器略作停頓後顯示：“the aountant reads the ”
房間裡響起一片驚歎。裡德上校的雙臂緩緩放下，眼中閃過一絲驚訝，這和他之前看到的喬治敦機器截然不同：“它是怎麼判斷的？”
加爾文解釋道：“系統現在能結合上下文線索和機率模型進行推斷。‘Бyxгaлtep’（會計）提示了財務背景，因此選擇了‘ledger’而非‘book’。”
之前負責翻譯的工作人員思忖：“這對情報工作可能是革命性的。”
加文博士走近機器，眼中多了幾分興趣：“我想看看它如何處理更復雜的句子，比如多重從句或習語。”
“讓我來試試。”加文坐在輸入裝置前。
加爾文點頭道：“沒問題。”
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