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替自己探索科学的边界。

    虽然“费马大定理”的证明,被数学家们批驳的体无完肤,方然自己,也不认为那一份证明具有数学价值。

    但,基于“混沌”的表现,和nep_791、832等研究机构的报告,在陆续投入相当于160,000,000吨标准煤的资源后,方然几乎完全确信,假日时日,让“混沌”系统以数学证明为目标,强ai的确可以给出严谨的费马大定理之证明。

    之所以没有尝试,原因,无外乎这一测试,并没有切实的收益。

    费马大定理,不论安德鲁*怀尔斯的证明如何艰深,毕竟已经被证明过,其价值也着实很难映射到现实的生产或作战层面上去。

    至于说,其他一些简单、明了的数学命题,“混沌”已经能给出证明。

    “强人工智能”在数学领域取得的一些成就,暂时保密,并未让眼前这些科学家们知晓。

    否则,自己真的说不好,这些出于各种动机而为效命的研究者,会不会精神崩溃,或者意志消沉,进而影响到nep大区的科研工作。

    话虽如此,对学者们的指责,方然也不打算唾面自干。

    即便这种讨论,简直就是在浪费时间:

    “数学,是恒久的。

    但是,恒久的是客观规律,而不是人类对其进行的描述。

    人类的“数学”,这一庞大的学科领域,我们总以为她是绝对客观、绝对真理,这样讲究竟是不是正确?

    并不尽然。

    在本人眼中,数学,人类创造的数学,本质上不过是一种‘出于认识、分析、改造客观世界之需要,结合自身能力特质,而发明出来的一种工具’。

    工具,明白吗?而不是客观规律本身。

    同样是面对客观世界,人,计算机,自身条件有这么大的差异,如果抽象出来的表述,其体系形式反而一模一样,这倒是咄咄怪事:就譬如说,人类的数学中公式泛滥,但是在计算机系统中,又何尝需要什么公式?

    公式,乍一看去,着实是可以很高深的学问。

    可实际上呢,无非是人类的头脑,基础条件严重受限所致,‘缓存’太小,‘线程’单一,彼此间交流的手段,无非低频机械波与特定频段的电磁波,根本无法以原始状态处理、交流哪怕很简单的数学问题。

    为记录一个实际问题,发明数字;

    为归拢这些数字,间接的描述问题,发明集合;

    为对数字进行处理、又无法直接传递处理方法,发明运算符号;

    为处理离散序列或连续变量,发明函数,然后为了处理这些函数,又发明微积分;

    微积分对很多序列、变量根本无能为力,再进行数值抽取,发明矩阵、数值计算与数论分析……

    一步步走下去,逐渐脱离现实,数学的大厦高不见顶,到今天,其前沿已完全脱离生产实践,而成为专家口中‘自有其发展的客观规律,不宜视为一般自然科学’的另类,变得不太像一门自然科学。”

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