“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。

道理很简单，人类根本没有这么多顶尖人才，仅有的人才，也断然无法将所有时间精力耗费在理论研究、猜想证明上。

浩如烟海的数学领域中，会埋伏着多少无人问津的猜想、结论、命题。

所有这些命题，其中，必定有一些难度极高，甚至远远超越人类现有知识的存在，但因为无人关注，甚至无人发现，对其实际难度，人类根本就一无所知。

不仅如此，从另外一个角度，哪怕对于那些流行于世、知名度极高的数学猜想，要在这些猜想被数学家证明证伪之前，判断其难度，事实上也相当于一种“未卜先知”，根本是不切实际的幻想。

很多数学猜想，譬如“哥德巴赫猜想”就属于这一类，迄今为止，数学家们掌握的手段，都只能迫近、而无法将其解决。

这意味着，要么“哥德巴赫猜想”无法被证明证伪，要么就需要一些崭新的数