永不下车

    用在当下的场合，显然，也不是指任何vsi、超大规模集成电路与外围电路所必然存在的大量瑕疵、bug等因素，而是对一个被期望有“自我演化”能力的ai，究竟什么样的运行状态是“完全正常”，本来也没有100准确的判据。

    身在东北太平洋大区某地，通过监控网络，方然“亲眼”目睹了这一幕。

    屏幕上的画面，很普通，“强人工智能”的上电运行、测试，过程也和一般的超级计算机系统差不多，并没有令人印象深刻的特别环节。

    自己参与到这一项目里，身为前ffriit自封的资深专家，方然没时间亲自为“强ai”编辑所有的fsci条目，不过fsci的条目的审核，则必须亲力亲为，才能保证身为管理员对其有起码的掌控。

    尽管如此，对这一具“强人工智能初号机”的机理，他的理解则很贫乏。

    不仅是阿达民，事实上，根据“强ai”的总体架构，一旦该系统上电、开始运行，一段时间的自我演化后，系统的当前状态都会变得未可知，连研发组都说不上来。




第四九八章 定律




第四九九章 存储




第五〇〇章 阴云




第五〇一章 凋亡




第五〇二章 滑坡




第五〇三章 治疗




第五〇四章 生态




第五〇五章 保护




第五〇六章 复原




第五〇七章 结论




第五〇八章 费马




第五〇九章 异样




第五一〇章 盘古




第五一一章 差异
    “费马大定理”

    阿达民的话，让莱斯利兰伯特很意外，他愣了一会儿才想起自己是为何而疑惑。

    这位阿达民先生，他不知道“费马大定理”已经被证明了吗，但即便如此，自己要不要直言相告，冒这样的风险去揭短呢。

    这边还在犹豫，线路另一头，asa的提醒已做了这样一件事。

    “哦，是这样，费马大定理已经被人类证明过了。

    那么换一个待解决的猜想，怎么样，兰伯特先生，我们咨询一下数学家们，或者从数据库里找几个难度较高的猜想，让二号机尝试证明一下，这是否能验证，混沌系统的能力究竟如何。”

    “理论上讲，这样做是有一定的价值。”

    所谓当局者迷，身在“强人工智能”研发组，从一开始就瞄准自主思维的设计目标，长期以来莱斯利兰伯特所想的，几乎都是如何让ai具备自主思维，创造性、探索性研究的能力，而几乎没考虑过别的。

    不过，接触这一设想后，凭借自己对“混沌”系统的观察，兰伯特还是不自觉的在屏幕前摇一摇头，他并不认为现在的“混沌”能解决多么高深的数学问题。

    从数论中的一个普通结论，到长久未解决的猜想，难度究竟差多少。

    这问题，别说普通民众，即便在数学领域摸爬滚打多年的研究者，也不一定能给出准确的回答，甚至往往要等到猜想被解决后，才能有一个相对准确、公允的评价，然而此时猜想已经被解决，这种回答的价值，自然也近乎于零。

    身为一名数学领域的涉猎者，在这方面，莱斯利兰伯特凑巧有详细的观察与思考。

    权衡利弊后，他直接向阿达民指出，所谓“选择高难度的猜想”，这一设定本身就包含极大的不确定性数学猜想的“难度”，并无绝对标准，而几乎完全由研究者的数量、水平，和猜想屹立的时间长短来决定。

    譬如著名的“费马大定理”，从西历1092年提出，到西历1450年解决，包括欧拉、柯西、高斯、勒贝格等著名数学家都牵扯其中。

    这么多顶尖头脑的努力，前后也经历了三百多年时间，才最终将其证明。

    这样的现实，在费马大定理被证明之前，的确可以作为很有利的论据，证明这一定理其实应该用“猜想”的难度之高。

    但是这一原则，很显然，并无法应用到所有的数学结论、猜想之上。

    现代数学，已经发展到怎样的程度，兰伯特略知一二，他很清楚数学这一棵参天大树，现如今是怎样的枝繁叶茂。

    具体到每一个分支，又有近乎无数的研究成果与未解之谜，即便动员旧时代的所有数学家，殚精竭虑，也绝无可能针对每一个猜想、结论都展开详尽而长久的研究，因而也不可能凭借“研究者数量、水平、时长”的大原则，判断问题的难度。

    道理很简单，人类根本没有这么多顶尖人才，仅有的人才，也断然无法将所有时间精力耗费在理论研究、猜想证明上。

    浩如烟海的数学领域中，会埋伏着多少无人问津的猜想、结论、命题。

    所有这些命题，其中，必定有一些难度极高，甚至远远超越人类现有知识的存在，但因为无人关注，甚至无人发现，对其实际难度，人类根本就一无所知。

    不仅如此，从另外一个角度，哪怕对于那些流行于世、知名度极高的数学猜想，要在这些猜想被数学家证明证伪之前，判断其难度，事实上也相当于一种“未卜先知”，根本是不切实际的幻想。

    很多数学猜想，譬如“哥德巴赫猜想”就属于这一类，迄今为止，数学家们掌握的手段，都只能迫近、而无法将其解决。

    这意味着，要么“哥德巴赫猜想”无法被证明证伪，要么就需要一些崭新的数学研究成果、理论，不论哪一种，今天的数学家们都无从判断，更谈不上给出一个具体的时间工作量预测，最后，只能认定其难度的下限，而无法判断其上限。

    除此之外，另有一些猜想，譬如已经被安德鲁怀尔斯证明的“费马大定理”，在最终被证明前的若干年，就有一定的迹象显示其“很有可能被解决”。

    即便如此，作为投入进攻的数学家，安德鲁怀尔斯本人在一开始也必定没有十成把握。

    事实上，但凡在开始工作之前，有足以判断该猜想之难度的所谓“十成把握”，当事者立即就可以宣称自己已解决了该猜想，接下来，只要潜心完善证明过程即可，这是数学界时常出现、公认有效的做法。

    总结起来，对一个尚未解决的数学猜想，不论是否有思路，都无法准确判断其难度，这才是实际情况。

    既然是用来验证“混沌”系统的能力，难度未知的猜想，就不是一种合适的题材。

    尽管如此，阿达民提出的设想，兰伯特还是不想直接拒绝，想一想反正也没关系，就应承下来，比较随意的选择“黎曼猜想”送入二号机。

    论说起来，具有一百多年历史的“黎曼猜想”，显然也不是好啃的硬骨头。

    西历1497年4月10日，“强人工智能二号机”接到外部指令，尝试解析一个已有命题，当然，以黎曼命名的该猜想，在系统的基本数据库里是已经存在的，指令要求是“尝试证明证伪”，然后就是等待结果。

    时间，一天天过去，不论阿达民、还是研究者，都没有耐心等待太久。

    但任凭怎样运转，系统监测显示约60的算力都被这一指令占用，直到1497年5月10日，持续运转七百多小时的“混沌”仍未给出任何结论。

    不仅如此，对“混沌”系统的当前状态，是否在这一过程中有所收获、还是茫然不知所以，由于“强ai”的总体架构与传统计算机体系迥异，现在也没办法知道，唯一能确定的，是一个月的时间并不足以解决“黎曼猜想”。



第五一二章 超越
    “费马大定理”

    阿达民的话，让莱斯利兰伯特很意外，他愣了一会儿才想起自己是为何而疑惑。

    这位阿达民先生，他不知道“费马大定理”已经被证明了吗，但即便如此，自己要不要直言相告，冒这样的风险去揭短呢。

    这边还在犹豫，线路另一头，asa的提醒已做了这样一件事。

    “哦，是这样，费马大定理已经被人类证明过了。

    那么换一个待解决的猜想，怎么样，兰伯特先生，我们咨询一下数学家们，或者从数据库里找几个难度较高的猜想，让二号机尝试证明一下，这是否能验证，混沌系统的能力究竟如何。”

    “理论上讲，这样做是有一定的价值。”

    所谓当局者迷，身在“强人工智能”研发组，从一开始就瞄准自主思维的设计目标，长期以来莱斯利兰伯特所想的，几乎都是如何让ai具备自主思维，创造性、探索性研究的能力，而几乎没考虑过别的。

    不过，接触这一设想后，凭借自己对“混沌”系统的观察，兰伯特还是不自觉的在屏幕前摇一摇头，他并不认为现在的“混沌”能解决多么高深的数学问题。

    从数论中的一个普通结论，到长久未解决的猜想，难度究竟差多少。

    这问题，别说普通民众，即便在数学领域摸爬滚打多年的研究者，也不一定能给出准确的回答，甚至往往要等到猜想被解决后，才能有一个相对准确、公允的评价，然而此时猜想已经被解决，这种回答的价值，自然也近乎于零。

    身为一名数学领域的涉猎者，在这方面，莱斯利兰伯特凑巧有详细的观察与思考。

    权衡利弊后，他直接向阿达民指出，所谓“选择高难度的猜想”，这一设定本身就包含极大的不确定性数学猜想的“难度”，并无绝对标准，而几乎完全由研究者的数量、水平，和猜想屹立的时间长短来决定。

    譬如著名的“费马大定理”，从西历1092年提出，到西历1450年解决，包括欧拉、柯西、高斯、勒贝格等著名数学家都牵扯其中。

    这么多顶尖头脑的努力，前后也经历了三百多年时间，才最终将其证明。

    这样的现实，在费马大定理被证明之前，的确可以作为很有利的论据，证明这一定理其实应该用“猜想”的难度之高。

    但是这一原则，很显然，并无法应用到所有的数学结论、猜想之上。

    现代数学，已经发展到怎样的程度，兰伯特略知一二，他很清楚数学这一棵参天大树，现如今是怎样的枝繁叶茂。

    具体到每一个分支，又有近乎无数的研究成果与未解之谜，即便动员旧时代的所有数学家，殚精竭虑，也绝无可能针对每一个猜想、结论都展开详尽而长久的研究，因而也不可能凭借“研究者数量、水平、时长”的大原则，判断问题的难度。

    道理很简单，人类根本没有这么多顶尖人才，仅有的人才，也断然无法将所有时间精力耗费在理论研究、猜想证明上。

    浩如烟海的数学领域中，会埋伏着多少无人问津的猜想、结论、命题。

    所有这些命题，其中，必定有一些难度极高，甚至远远超越人类现有知识的存在，但因为无人关注，甚至无人发现，对其实际难度，人类根本就一无所知。

    不仅如此，从另外一个角度，哪怕对于那些流行于世、知名度极高的数学猜想，要在这些猜想被数学家证明证伪之前，判断其难度，事实上也相当于一种“未卜先知”，根本是不切实际的幻想。

    很多数学猜想，譬如“哥德巴赫猜想”就属于这一类，迄今为止，数学家们掌握的手段，都只能迫近、而无法将其解决。

    这意味着，要么“哥德巴赫猜想”无法被证明证伪，要么就需要一些崭新的数学研究成果、理论，不论哪一种，今天的数学家们都无从判断，更谈不上给出一个具体的时间工作量预测，最后，只能认定其难度的下限，而无法判断其上限。

    除此之外，另有一些猜想，譬如已经被安德鲁怀尔斯证明的“费马大定理”，在最终被证明前的若干年，就有一定的迹象显示其“很有可能被解决”。

    即便如此，作为投入进攻的数学家，安德鲁怀尔斯本人在一开始也必定没有十成把握。

    事实上，但凡在开始工作之前，有足以判断该猜想之难度的所谓“十成把握”，当事者立即就可以宣称自己已解决了该猜想，接下来，只要潜心完善证明过程即可，这是数学界时常出现、公认有效的做法。

    总结起来，对一个尚未解决的数学猜想，不论是否有思路，都无法准确判断其难度，这才是实际情况。

    既然是用来验证“混沌”系统的能力，难度未知的猜想，就不是一种合适的题材。

    尽管如此，阿达民提出的设想，兰伯特还是不想直接拒绝，想一想反正也没关系，就应承下来，比较随意的选择“黎曼猜想”送入二号机。

    论说起来，具有一百多年历史的“黎曼猜想”，显然也不是好啃的硬骨头。

    西历1497年4月10日，“强人工智能二号机”接到外部指令，尝试解析一个已有命题，当然，以黎曼命名的该猜想，在系统的基本数据库里是已经存在的，指令要求是“尝试证明证伪”，然后就是等待结果。

    时间，一天天过去，不论阿达民、还是研究者，都没有耐心等待太久。

    但任凭怎样运转，系统监测显示约60的算力都被这一指令占用，直到1497年5月10日，持续运转七百多小时的“混沌”仍未给出任何结论。

    不仅如此，对“混沌”系统的当前状态，是否在这一过程中有所收获、还是茫然不知所以，由于“强ai”的总体架构与传统计算机体系迥异，现在也没办法知道，唯一能确定的，是一个月的时间并不足以解决“黎曼猜想”



第五一三章 数学




第五一四章 智能
    不论谬误，还是留待进一步讨论，甚至“超越”，科学家们在这一问题上的分歧，都让方然感到新鲜。

    毕竟现在讨论的，并不是一个实践领域的复杂问题，由于信息不全，或者现有理论、手段的局限性，而引发不同意见的争论，摆在所有人眼前的只是一份“莫名其妙”的数学证明，是对是错，难道不该是顷刻可知吗。

    不知不觉，时间一点点过去，现场讨论的气氛相当热烈，方然却逐渐意兴阑珊。

    他现在所想的，与在场专家、学者们所讨论的，并不一致，看到他们饶有兴致的围绕“混沌”提交的证明辩论，焦点，集中在高维空间定距，或者命题的证明之逻辑上，不知为何，他就会有一点坐立不安。

    虽然也有一些学者，如莱斯利兰伯特，指出辩论的矛盾之处，倘若认为“混沌”的结论有误，作为ai，这本身就极其诡异。

    但，问题真的仅此而已吗，恐怕不。

    一边聆听现场发言，一边扫视会场，不知不觉，四十四岁的男人有一点开小差，思绪逐渐脱离具体的证明、维度乃至辩论，而越来越天马行空，就在这样的过程中，他逐渐摸索到一点清晰的思路。

    对“混沌”提交的这一份证明，科学家们关注的方向，或许并不恰当。