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屏幕上出现四乘四的图片矩阵，每张图都是关于猫的，是在不同环境下，从不同角度拍摄的不同种类的猫。
宋教授：“啊，这是我女儿挑的照片。对于人类来说，即便是一个小孩，只要他见过猫，不管是大猫小猫，黑猫白猫，猫头猫尾，他都能够分辨出来。但对于机器则不是这样。”
十六张图中的十三张都被打上红叉，只剩下三张猫咪头部正面特写，萌态可掬。
宋教授：“之前我们做的机器图像识别，无法像人一样，从事物的不同状态中提取出某种底层不变性。抱歉我又要拿猫举例子一只猫胖了瘦了，掉毛了生病了，或者给它穿戴上各种装饰品它打个呵欠、发怒、舔舌头，它都是同一只猫。而对于机器来说图像的尺寸、背景、光照、位移、旋转、畸变、遮挡……都会影响它的判断，它只能根据既定算法进行有限层级的映射，而无法模仿人脑通过多层神经网络进行分层递阶的多粒度计算……”
主持人：“抱歉打断您一下，这部分内容或许对于欠缺背景知识的我们来说有点难以理解，那么您发明的CATNIP系统是如何解决这个问题的呢？”
宋教授面露尴尬：“不好意思，一不小心就说多了。确切地说我们的一只脚才刚刚跨过门槛，离真正解决问题还早着呢，这个系统也只是整个大计划中的一个前驱项目。我们的灵感其实来自语义分析，大家知道，信息的意义其实并不在于信息本身，而存在于其结构中，就像文本意义存在于上下文，图像的意义存在于时空结构之中。我们能否通过索引对象存在于整个时空结构中的信息来帮助机器识别对象，这是整个项目灵感的源起。”