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    只不過，在文明極大發展、跨越奇點前，天馬行空的純粹理論研究與探索，無法得到充裕的資源支持，

    對，說白了，就是不能任意調動算力，其他一切倒還好。”

    對數學研究者們的要求，經過發言，阿達民并不確定在場的每一個人，是否都能明白。

    他只想告誡這些理論造詣或許極高、卻沉浸在自我之中的家伙，哪怕是出于學術探討、研究突破的角度，也務必正視科技、特別是it與ai帶來的變革，進而將人類的數學研究，推進到一個全新的高度。

    數學，正如他在會上所言，形勢上的一堆符號、公式、方程與矩陣，看似眼花繚亂，實則不過是人類因自身條件所限，而發明出來的“拐杖”。

    但凡是人，天資、教育與努力，可以讓能力相差極大，與生俱來的“硬件”卻一成不變。

    再怎樣智慧的研究者，也只能同時處理至多幾十個立即數，依靠單線程處理機與規模龐大、調取速度卻極差的存儲器，進行單路的順序操作，即便運用抽象思維，也仍然無法脫離基本處理能力的桎梏。

    正因如此，面對的問題越大、越繁雜，一個人就越需要時間，去將其用自身能夠應付的符號體系，進行轉碼、分解，

    然后才能用自己那可憐的單線程機，化整為零的嘗試解決。

    縱觀整個科學史，作為自然科學基礎之一的數學，這種特性尤為突出。

    任何問題，要想被人類解決，首先要被人理解，科學研究與應用的一大部分工作，其實都是在后者上花費時間，譬如數學建模，將現實世界的問題轉化為數學形式，直到“強人工智能”出現前，仍必須由人類來完成。

    一旦完成建模，原則上，接下來的工作便可用數學“無腦”解決，

    或直接丟給電子計算機去處理。

    多少年來，人類解決現實問題，往往便是這樣的一種思路，其中大部分時間、資源與人力，都花費在“分解、重構與描述問題”上。


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