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(暂时占位,很快恢复)
人类创立的科学,以人类的自身特质为基础,即便其所研究的客观世界岿然不动,却不表示因此而生的“科学”也是唯一的。
在数学领域,这种情形体现的尤为明显,根源,
无疑在于人的孱弱硬件。
这一点,方然很早就意识到,也很清楚这一切背后的原因,是自然选择并无法推倒重来、从头开始,而只能在已有的物种上修修补补,人类,也因此无法自然演化出更强大的脑神经系统,不管这种系统,理论上究竟是否能存在。
但是计算机,由人类一手创造的体系,则可以不断尝试新理论、新技术,其理论能力上限仅取决于人类的科技水平。
如此一来,在所有方面胜过天生受限的人类,便是迟早的事。
同样的客观世界,在计算机“眼”中,与人类眼里,必定会观察、分析、提炼出不尽一致的客观法则,其描述的现实一模一样,法则的形式与组织方式,却会有巨大差异,进而,‘计算机数学’的理论构建,也会与‘人类的数学’迥异。
但计算机眼里的世界究竟是怎样的呢,
由此衍生出的数学,想必对人而言会很陌生,那又会是什么样。
这种问题,参加规划会议的数学家们,几乎没人能说出一二,甚至根本未曾动过这样的脑筋。
即便也有不少数学研究者,敏锐的注意到,计算机、人工智能的发展,会给数学带来一场深刻的变革,更多业内人士的思维,却还是老一套,只把计算机当做速度超快、却没有自我思维的计算加速工具。
相比之下,盖亚净土的人工智能研究者们,对这问题倒有更深入、更清晰的认识。
1512年7月末,从“数学中长期发展规划”的工作中脱身,完全外行的阿达民只负责给出大方向,而没有搀和规划的具体内容。
外行,要有自知之明,不要总想着去领导内行。
在人工智能领域,这一原则也应该适用,所以,驱使“替身”出现在研讨会现场,方然还是多听、少说,只在对报告有疑问时,才发问一二。
在正式会议现场,面对全人类的人工智能领域专家、学者们,阿达民没有再发表演说,他知道,在场的这些人,每天都在人工智能、乃至强人工智能领域中摸爬滚打,对这时代的把握,会比其他任何领域的研究者们都更准确,
根本也用不着自己去多此一举,提醒他们“时代变了”。
至于说,计算机体系内的数学,那种并非人类灌输、而是自发滋生出来的理论体系,会是一副什么样,相关报告中早有阐述。
虽然迄今为止,对“盘古”这样的强人工智能,人类还没有办法准确说出,正在运行的强AI体系内,正在流淌着什么样的思维,但从原理出发,也不难猜测到几分,譬如说,在计算机的立场上,所谓“客观世界”,
显然与生化构成的人不一样。
对计算机而言,最本质的客观存在,显然不是人类眼里的客观世界,而是数据。
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