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“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。
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