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,不论是否认同,至少在人类文明进入关键期、即将跨越奇点的这段时间里,暂时撇开那些华丽而虚幻的东西,向现实,向实践应用,底下自认高贵的头颅。”

    说到这里,阿达民暂且喘口气,会场一时间变得十分寂静。

    片刻后,才有迟疑的声音响起:

    “那么……阿达民先生,您,究竟想让我们做什么,全都去研究所、设计院吗。”

    一句基本中性的疑问,表明在场大都数人的立场,众人则缄口不言。

    在场的数学家、研究者们,即便内心深处对分明就是一个外行的阿达民,并谈不上敬畏,却不得不谨慎考虑自己的言行。

    这种奇怪的氛围,即便身在“替身机器”里,方然也不难感觉到,他摆摆手。

    “那要看各位自己的选择,今天的盖亚净土,一点也不缺乏科学研究领域的人才,因而,在谨慎利用资源的基础上,各位尽可以发挥自己的特长、遵从个人选择,去进行自己最愿意从事的工作。

    只不过,在文明极大发展、跨越奇点前,天马行空的纯粹理论研究与探索,无法得到充裕的资源支持,

    对,说白了,就是不能任意调动算力,其他一切倒还好。”

    对数学研究者们的要求,经过发言,阿达民并不确定在场的每一个人,是否都能明白。

    他只想告诫这些理论造诣或许极高、却沉浸在自我之中的家伙,哪怕是出于学术探讨、研究突破的角度,也务必正视科技、特别是IT与AI带来的变革,进而将人类的数学研究,推进到一个全新的高度。

    数学,正如他在会上所言,形势上的一堆符号、公式、方程与矩阵,看似眼花缭乱,实则不过是人类因自身条件所限,而发明出来的“拐杖”。

    但凡是人,天资、教育与努力,可以让能力相差极大,与生俱来的“硬件”却一成不变。

    再怎样智慧的研究者,也只能同时处理至多几十个立即数,依靠单线程处理机与规模庞大、调取速度却极差的存储器,进行单路的顺序操作,即便运用抽象思维,也仍然无法脱离基本处理能力的桎梏。

    正因如此,面对的问题越大、越繁杂,一个人就越需要时间,去将其用自身能够应付的符号体系,进行转码、分解,

    然后才能用自己那可怜的单线程机,化整为零的尝试解决。

    纵观整个科学史,作为自然科学基础之一的数学,这种特性尤为突出。

    任何问题,要想被人类解决,首先要被人理解,科学研究与应用的一大部分工作,其实都是在后者上花费时间,譬如数学建模,将现实世界的问题转化为数学形式,直到“强人工智能”出现前,仍必须由人类来完成。

    一旦完成建模,原则上,接下来的工作便可用数学“无脑”解决,

    或直接丢给电子计算机去处理。

    多少年来,人类解决现实问题,往往便是这样的一种思路,其中大部分时间、资源与人力,都花费在“分解、重构与描述问题”上。

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