看着差不多大拇指厚度的MP4式平板电脑，林行知就有点哭笑不得。
“这还能算是便携式吗？”林行知扶了扶额，准备上机体验一番。
还别说，视频体验还不错，没有明显的颗粒感，画面比较清晰，音质也还可以。
唯一有点麻烦的就是触屏控制。
“要不尝试多点触控手势的设计？”
林行知皱了皱眉，感觉多少有点儿麻烦。
多点触控技术并不新颖，早在上个世纪八十年代就已经有学者进行了研究。
硬件技术已经基本趋于成熟。
唯一的问题是，多点手势远比单点手势要复杂，需要编写与硬件性能配套的智能解析算法，以及建立合理的多点触控手势库，防止指令判断错误，以及提升多点操控的精准性。
林行知稍作思索，便在网络上找了一些相关技术的消息。
虽说这方面的研究不多，林行知也找到了一个「基于多点手势字典的手势交互模型」，只是还缺少比较丰富语义模型。
“手势识别，本质上来说也是一种模式识别，而且在非结构化数据中复杂程度偏低，应该可以借助机械学习，完善这个过程。”
林行知思索着，感觉可行性非常高。
就在这时，林行知忽然呆住了，脑海中闪过许多纷杂的多层网络结构图。
仅仅片刻，有序的内容开始呈现。
「基于反向传播算法训练的多层感知机的手势模式识别算法」
「基于隐马尔科夫模型的手势模式识别算法」
「基于径向基函数神经网络的手势模式识别算法」
待到林行知回过神来，整个人都有些恍惚。
“给了三个不同的结果？”
自语着，林行知仔细的回忆了大脑自发涌现的三个神经网络。
大脑没有给出这三个神经网络的完整结构，输入层和输出层大多都是未知的。
可荒谬的是，林行知对这个不完整的网络结构十分熟悉，甚至知道大部分中间层，也就是隐含层的参数。
完整的神经网络模型，就好似一张完整的丹方。
得到神经网络模型的过程，就好似炼丹，灵材各式各样，可以自由组合。丹方也是千奇百怪，炼制手法更是各种出其不意。整个一套流程并没有太多理论可依循，主要是靠炼丹者对天地灵气和规则的感悟。
而林行知得到的，就像是几张残缺的丹方。
“难道是缺乏样本？可没有样本又哪来的隐含层的参数？”
林行知有点抓狂，这不就是千古难题，先有鸡还是先有蛋的翻版吗？
神经网络，本质是一个信息黑箱，其中网络层数和每个神经网络层包含的节点等问题，都是需要大量的研究和经验来确定的，是不具备理论依据的。
此次大脑的涌现能力，仿佛已经经过了漫长的研究，直接赋予了经验，得出了模型的网络层数和中间节点等问题。
“难道我之前的猜测有问题？”
林行知多了几分迷茫，这似乎不只是计算的问题，而是直接预知了某些信息。
“不过，涌现本身也是不可计算的，涌现的本质是整体大于部分之和。”
林行知深吸了一口气，暂时按下了心中的慌乱，比起未来的事情，眼前的时间更重要。
带着疑惑，林行知直奔瑜伽房，开始了用脑过度后的日常锻炼。
就在锻炼进行到一半时，林行知忽然想起这次并没有出现以往的饥饿反应，而是莫名滋生出了锻炼的欲望。
想到这儿，林行知顿时联想到之前看到的实验。
他还没忘记那个实验的总标题是；
「后天认知与先天大脑」
很显然，通过上次的实验，林行知无意中已经改变了大脑的程序式认知。
“大脑还真是善变的妖。”
林行知倒也没忘记抽血，在中间的休息时间，熟练的给自己扎上了一针，抽了两组血。
待到那股莫名的欲望结束，林行知才将血液离心，速冻后低温保存。
回到电脑旁，林行知思索了一小会，决定给MP4设置两个触控方式。
其一是制作一个虚拟按键。
其二便是最基础的复杂触控，仅支持特定手势识别「返回上一级」、「主菜单」两个功能。
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