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083 降维威慑,忧喜自知(7)

还很想撒点这种粉末到小猫身上

多米尼特邓肯等待了一周之后,终于从学校传来了好消息,这次交换教授交流活动已经达成了协议,他的签证跟机票都已经办好,将能在两天后出发前往华夏,开启这次华夏之旅。

这些天多米尼特也没闲着,大部分时间都用在了研究宁孑的论文上。

数学家的心思是极为缜密了。

在单篇论文找不到漏洞,他便开始通过对比宁孑的三篇论文,希望能从中找到论文作者不同的证据。因为每个人的写作风格甚至用词习惯都是不同的。

但他还是碰壁了。

如果说关于超维立方体敏感度猜想跟ns方程的论文,还稍稍能挑出一、两处瑕疵,那么最新的这篇还在审核中的论文,几乎就是完美的。

但这并不能说明什么,因为三篇论文的风格都是一致的,那就是严谨,严谨到让人发指。仿佛是考虑到会有人逐字逐句去挑毛病,甚至连那些许多学者并不会在乎的连接词都进行过仔细考究。

好在多米尼特本就对这项工程没有抱太大的希望,他相信肯定不止他一个人会如此详细的考证宁孑的论文。既然到现在都没曝出相关的猜测,那大半是很难找到破绽的。

只是挫败感更加强烈了。

因为当这样逐字逐句的去分析论文就会发现,作者的逻辑思维能力太可怕了,简直像机器一样精密。

多米尼特对于机器智能有过研究,并得出过一个结论。

人工机械智能的发展是标准的跳跃式发展模式。

具体来说就是当人类某项能力要比机器更强的时候,这个阶段的机器智能跟人类的能力比起来就好像个弱智,呈现出永远无法跟人类相提并论的态势。

可一旦技术发展到机器在某方面的能力有开始跟人类某项能力持平的趋势后,机器的这项能力会在短时间内突飞猛进,直到人类望尘莫及,根本无法与其匹敌。

这就好像曾经ibm开发的深蓝超级计算机。

最初的国际象棋软件,是根本无法跟人类匹敌的,甚至对于那些棋坛圣手而言,用计算机来训练都嫌电脑太菜了。但当1996年2月,深蓝计算机第一次跟当时的国际象棋世界冠军交手,以2:4落败后,接下来的一次比赛,就直接战胜了人类顶尖选手。

进步的当然不止是这种娱乐性的比赛。

这些年计算机图像识别,语音识别领域同样在突飞猛

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