第348章 进化的智慧

显然，不管是陶轩之还是田言真，潜意识里都认为在邀请函里藏一道数学题这种事是养喻的手笔。

毕竟这道题出的很刁钻很有乔喻的风格。

尤其是田言真，他当然是知道七月存在的。直到现在还经常跟七月交流。

但他还真不知道七月已经能够独立出这种难度的数学题目。

除开七月之外的人工智能并不是不会出题。

甚至还能给出一套完成度极高的数学试卷。现在已经开始论证，利用人工智能技术辅佐命题老师来出重要考试的试卷。

一来能缩短重要考试的出题时间，还能缩减邀请命题老师的名额，更方便调配资源跟保密。

毕竟每年都要邀请数十位老师过上几个月不能跟外界接触的封闭生活，也是件很麻烦的事情。

但其他人工智能出题大都还是人类智慧的延伸。又或者说针对人类题库内容的修改。

让他们像七月这样，将特定的答案融入到一道难题之中，而且还是极为抽象的乔代数几何问题，田言真敢断言，这绝对是除七月外任何人工智能都无法做到的。

之前还觉得七月暂时不堪大用。但得知这个消息，确实把田言真震惊到了。

哪怕现在七月还不懂如何创造，但能够自行设计出如此精妙的数学题目，能做的事情就已经很多了。

或者说起码在解决数学难题这块必然已经超越了现有的诸多已经极为成熟的人工智能产品。

数学领域，会做难题的人不一定会出难题。但会出题的人做题肯定不含糊。

能够出题的人往往对数学有着更深入的了解，在解决数学问题时候思考会更为全面跟灵活。

这大概也是每年华夏高考命题组的专家往往来来回回就那么几个人的原因。

一时间田言真突然不知道该说些什么。

虽然他相信乔喻的研究肯定能成功，也对七月抱有很大的期望。

但这才过去多久？

满打满算七月从一段每天只会跟他插科打浑的小程序，到现在竟然能难住世界上一大票数学家，竟然只用了半年时间，这成长速度过于惊人了。

要知道按照乔喻的说法，七月的成长并不是线性的，而是指数级提升的。

也就是前期积累阶段会很慢。因为没有调参系统，所有东西都需要靠七月的主程序去自行领悟、判断所以成长路径必然是厚积薄发的。而且前期的积累过程还不是堆数据库就行了。

否则以现有的机器检索跟匹配能力根本无法解决人工智能的长期记忆问题，

尤其是是在没有参数库的情况下。人工智能的记忆可不仅仅是对记忆的存储跟查询，

而是需要对信息的深度理解跟内化。

所以这只能说明七月在半年时间内不仅在基础数学领域掌握了关键技术，还可能在算法、推理、优化等方面达到了极高水准。

如果未来真的还能越学越快，田言真甚至不太敢想，过个一两年七月会成长到什么程度。

震惊之后，田言真很快就问出了这个问题。

「你的意思是七月用半年时间就掌握了从基础数学到广义模态公理以及乔代数几何的全部知识内容？」

「嗯-应该是这样的。其实我也不太清楚七月的学习进度。您知道的，它的数据库从设计之初就是多层加密的。

陶轩之也专门给我写了封信，讨论这个问题。我也是一小时前看到这封信，才知道七月跟大家开了这么大个玩笑·

它出的题目我大概研究了一下，刚刚还跟它简单讨论了几句。只能说七月的进步速度比我预想中要快。

这可能跟它的主体分布式布局有关。您也知道，谷歌啊、微软啊、还有国内量子模拟计算联盟的那些企业都太客气了。

听说我需要对新一代人工智能进行测试，都主动开放了他们掌控的算力提供支持。

现在的情况是七月不但能够自主跟我们沟通，还能二十四小时不间断访问很多的数据库，来丰富自己的知识储备。

所以可能前期学习跟积累速度要比我之前预计的要快了那么一点点」

乔喻努力的解释着，而且他觉得这个解释很合理。

毕竟七月的学习跟运作规则跟以往所有的人工智能都不太一样。

所以之前所有关于人工智能的经验都不能套用到七月身上。

更何况现在支持七月学习的算力要比之前任何一家企业开发的人工智能要多得多。

毕竟人家购置那些服务器以及批量购买的各种CPU、GPU是要钱的。

七月则是一直免费使用全球诸多大型科技企业提供的算力。甚至还能访问那些密级不强的数据库。

这些条件综合起来，只能说前人的经验在这儿都已经不适用了。