迄今為止，提到“四色定理”，還無法用人類已掌握的數學來證明。
但這是否就意味著，人類需要接受計算機給出的，並非顯明、僅僅是有限窮舉而得到的所謂證明呢，這就是一個見仁見智的問題。
與數學界的諸多高深學問不同，四色定理，尋常人也一眼就能看懂，即便其背後蘊含的數學原則想必極為高深，卻並不妨礙人類經由觀察、思考，再加上一點人所特有的直覺洞察，主觀上傾向於認為“這一猜想是正確的”。
即便如此，對計算機的有限窮舉，算不算是嚴格的證明了四色定理呢；
方然對此持謹慎的否定態度。
之所以持否定態度，並非是說，在他眼中計算機的一切證明、推演，都毫無價值，而是在像“四色定理”這樣的問題上，暴力驗證手段，要麵對的目標空間是無窮大，這時窮舉法事實上已經失效，不論是人用紙和筆，還是計算機用邏輯電路與電磁波來進行，都不會改變這一原則性的事實。
在麵對此類問題時，迄今為止，計算機並不被認為有這樣一種能力：
超越人類的分析、洞察與推理，獨立解決這些人力所不能及的自然科學領域之難題。
換句話說，按it領域的一句公理，至少到目前為止還是不容置疑的總結，“人做不到的事，計算機同樣做不到”。
這裏的“能”與“不能”，是在不考慮時間、資源等因素的前提下，進行的判斷。
就是對任何一個命題，倘若人，人類，人類文明，始終維持當前的認識水平，即便花費再長時間也無法解決，那麽對計算機而言，即便同樣有無限長的時間可用，這命題也注定會是無法解決的。
演繹到數學領域，原則上，隻要是人證不出來的命題，計算機也一定證不出來。
這一判斷，不僅在it領域，在自然科學領域也是一種共識，直到今天，也沒有明確的跡象表示，計算機能夠突破這樣的限製，具備超越人腦的智慧。
至於當下的人工智能，看名稱，仿佛就是計算機也能因此而具有智慧，實質卻是在架構層麵的一種模仿，試圖利用算法、乃至硬件來模擬人類大腦的神經元活動，從而具備此前為人所獨有的學習、記憶、聯想乃至推斷能力。
指導思想大抵如此，具體到每一種實現策略，不論神經網絡、還是深度學習，效果在本質上也都是相近的。
與人類的大腦相比，目前的ai體係，不論是在軟件層麵的算法和架構，還是在硬件層麵的邏輯電路、存儲器件，具有遠超人腦的數值計算能力和數值存儲空間，然而，卻一直沒有實現遠超人類的意識和思維能力。
而“國際商用機器”在夏洛特的研發中心，負責人工智能方向的aig1~5都主攻這一領域，在方然的aig4，“阿爾法”組的主要方向是新架構，即在不改變現有硬件基礎——數字邏輯電路的條件下，提出創造性的新架構，試圖創造出能力更加強大的人工智能，或者，讓現有人工智能的算力需求大幅下降。
與前沿探索的“阿爾法”組不同，“貝塔”組的方向，則更加現實，專注於現有人工智能體係的調整、優化，在應用平台上混合ai與傳統邏輯模塊，提升係統的實際性能。
作為新手，一開始在“貝塔”組工作，這是很自然的安排。
夏洛特的信息基礎研發中心裏，有若幹aig這樣的組，之前麵試過方然的肯*湯普森則是中心的項目負責人之一，也是五個aig小組的總管，但他想必很忙，來到夏洛特中心很多天，方然都沒在見過他本人。
除非是開討論會，他倒是通過投影屏幕見過兩三次，畢竟也和現場不一樣。
目標明確，小組裏負責帶新人的工程師也挺友善，認識到自己要展現能力、顯露才華，才能如願以償的留在研發中心，方然很投入，和小組中資曆更老的其他員工不一樣，他每天都會準時去工作室，下班時間後，還會在住處的電腦前繼續忙碌。
天資平平，眼前一切全憑實打實的努力，方然清楚自己的斤兩。
不過這樣的投入度，也不全是受眼前目標的驅使：在動身前幾乎刺探、評估過夏洛特研發中心的一切，對於“努力到什麽程度才能留在ibm”，方然很有把握。
對人工智能，具體的講，對未來的人工智能，究竟會發展到一個什麽樣的程度，他的確很感興趣，既然工作需要，索性就全身心的投入其中，先嚐試解決內心早已有之、卻始終沒有解答的困惑：
正如四色定理的證明，原則上，並不能作為計算機超越了人的證據；
他想知道，計算機、人工智能、自動化體係的能力上限，究竟在哪裏，人的智慧、思維、能力，會不會是這一切新生事物的天花板。
人無法解決的問題，原則上，計算機更無法解決。
直到不久之前，不，直到坐在電腦前思考的這一刻，方然都清楚的知道，uu看書 .uunhu 這句話還是工程界、計算機界乃至自然科學界的共識。
未來尚未可知，眼前的情形卻不容置疑，迄今為止，人類所創造的一切計算機、智能係統與自動化體係，雖然在很多領域都具有令人望塵莫及的強大力量，也在諸如實時翻譯、自動駕駛和棋類對弈等領域呈現出碾壓性的優勢，但是在邏輯推導、思維推斷的層麵，卻根本沒有取得任何實質性的突破。
直到今天，任何一個數學猜想，仍然需要由人來證實、或者證偽；
倘若某些猜想，可以被計算機嚴密的證明、或者證偽，那必定是人的智慧在幕後操縱，計算機，則隻是用來節約時間、節約生命的有力工具。
現實情形如此，但，未來又會如何；
智慧，邏輯思維，分析、理解、洞察，這一切為人所壟斷的時間，還有多久……
每天工作到深夜，十一點準時離開電腦、洗漱就寢，方然的腦海差不多被模型、架構和分析測試所充斥，但稍有閑暇時，他還是會被腦海中縈繞的念頭所吸引。
但這是否就意味著，人類需要接受計算機給出的，並非顯明、僅僅是有限窮舉而得到的所謂證明呢，這就是一個見仁見智的問題。
與數學界的諸多高深學問不同，四色定理，尋常人也一眼就能看懂，即便其背後蘊含的數學原則想必極為高深，卻並不妨礙人類經由觀察、思考，再加上一點人所特有的直覺洞察，主觀上傾向於認為“這一猜想是正確的”。
即便如此，對計算機的有限窮舉，算不算是嚴格的證明了四色定理呢；
方然對此持謹慎的否定態度。
之所以持否定態度，並非是說，在他眼中計算機的一切證明、推演，都毫無價值，而是在像“四色定理”這樣的問題上，暴力驗證手段，要麵對的目標空間是無窮大，這時窮舉法事實上已經失效，不論是人用紙和筆，還是計算機用邏輯電路與電磁波來進行，都不會改變這一原則性的事實。
在麵對此類問題時，迄今為止，計算機並不被認為有這樣一種能力：
超越人類的分析、洞察與推理，獨立解決這些人力所不能及的自然科學領域之難題。
換句話說，按it領域的一句公理，至少到目前為止還是不容置疑的總結，“人做不到的事，計算機同樣做不到”。
這裏的“能”與“不能”，是在不考慮時間、資源等因素的前提下，進行的判斷。
就是對任何一個命題，倘若人，人類，人類文明，始終維持當前的認識水平，即便花費再長時間也無法解決，那麽對計算機而言，即便同樣有無限長的時間可用，這命題也注定會是無法解決的。
演繹到數學領域，原則上，隻要是人證不出來的命題，計算機也一定證不出來。
這一判斷，不僅在it領域，在自然科學領域也是一種共識，直到今天，也沒有明確的跡象表示，計算機能夠突破這樣的限製，具備超越人腦的智慧。
至於當下的人工智能，看名稱，仿佛就是計算機也能因此而具有智慧，實質卻是在架構層麵的一種模仿，試圖利用算法、乃至硬件來模擬人類大腦的神經元活動，從而具備此前為人所獨有的學習、記憶、聯想乃至推斷能力。
指導思想大抵如此，具體到每一種實現策略，不論神經網絡、還是深度學習，效果在本質上也都是相近的。
與人類的大腦相比，目前的ai體係，不論是在軟件層麵的算法和架構，還是在硬件層麵的邏輯電路、存儲器件，具有遠超人腦的數值計算能力和數值存儲空間，然而，卻一直沒有實現遠超人類的意識和思維能力。
而“國際商用機器”在夏洛特的研發中心，負責人工智能方向的aig1~5都主攻這一領域，在方然的aig4，“阿爾法”組的主要方向是新架構，即在不改變現有硬件基礎——數字邏輯電路的條件下，提出創造性的新架構，試圖創造出能力更加強大的人工智能，或者，讓現有人工智能的算力需求大幅下降。
與前沿探索的“阿爾法”組不同，“貝塔”組的方向，則更加現實，專注於現有人工智能體係的調整、優化，在應用平台上混合ai與傳統邏輯模塊，提升係統的實際性能。
作為新手，一開始在“貝塔”組工作，這是很自然的安排。
夏洛特的信息基礎研發中心裏，有若幹aig這樣的組，之前麵試過方然的肯*湯普森則是中心的項目負責人之一，也是五個aig小組的總管，但他想必很忙，來到夏洛特中心很多天，方然都沒在見過他本人。
除非是開討論會，他倒是通過投影屏幕見過兩三次，畢竟也和現場不一樣。
目標明確，小組裏負責帶新人的工程師也挺友善，認識到自己要展現能力、顯露才華，才能如願以償的留在研發中心，方然很投入，和小組中資曆更老的其他員工不一樣，他每天都會準時去工作室，下班時間後，還會在住處的電腦前繼續忙碌。
天資平平，眼前一切全憑實打實的努力，方然清楚自己的斤兩。
不過這樣的投入度，也不全是受眼前目標的驅使：在動身前幾乎刺探、評估過夏洛特研發中心的一切，對於“努力到什麽程度才能留在ibm”，方然很有把握。
對人工智能，具體的講，對未來的人工智能，究竟會發展到一個什麽樣的程度，他的確很感興趣，既然工作需要，索性就全身心的投入其中，先嚐試解決內心早已有之、卻始終沒有解答的困惑：
正如四色定理的證明，原則上，並不能作為計算機超越了人的證據；
他想知道，計算機、人工智能、自動化體係的能力上限，究竟在哪裏，人的智慧、思維、能力，會不會是這一切新生事物的天花板。
人無法解決的問題，原則上，計算機更無法解決。
直到不久之前，不，直到坐在電腦前思考的這一刻，方然都清楚的知道，uu看書 .uunhu 這句話還是工程界、計算機界乃至自然科學界的共識。
未來尚未可知，眼前的情形卻不容置疑，迄今為止，人類所創造的一切計算機、智能係統與自動化體係，雖然在很多領域都具有令人望塵莫及的強大力量，也在諸如實時翻譯、自動駕駛和棋類對弈等領域呈現出碾壓性的優勢，但是在邏輯推導、思維推斷的層麵，卻根本沒有取得任何實質性的突破。
直到今天，任何一個數學猜想，仍然需要由人來證實、或者證偽；
倘若某些猜想，可以被計算機嚴密的證明、或者證偽，那必定是人的智慧在幕後操縱，計算機，則隻是用來節約時間、節約生命的有力工具。
現實情形如此，但，未來又會如何；
智慧，邏輯思維，分析、理解、洞察，這一切為人所壟斷的時間，還有多久……
每天工作到深夜，十一點準時離開電腦、洗漱就寢，方然的腦海差不多被模型、架構和分析測試所充斥，但稍有閑暇時，他還是會被腦海中縈繞的念頭所吸引。