那些野生智能方面的学者们，感兴趣的是吕振羽初次表露给学术界的减法学习形式。一向以来，野生智能界都是将知识与经历的堆集作为学习的几近独一形式，老是感觉堆集的数据越多，那简朴的野生智能，哪怕智能级别很低，也还是能够阐扬不小的服从的。而数据的堆积，则形成了对作为野生智能的背景的计算机对计算资本和储存空间的不竭加量的需求，很多尝试没有获得服从前，体系却已经挺不住了。这也就是野生智能范畴出服从很慢的启事之一，毕竟任何机构都不成能有无穷的资金华侈在计算机的添置和更新换代上。
固然坦白了他们在停止触觉与视觉的联动的尝试，并且也没有说他们在机器手里利用了电磁枢纽，只是大抵描述了数字图腾对于触觉的处理计划。但仅仅这个触觉的题目，大抵也充足全部业界消化上几个月了吧。