第766章 问题的海洋 (第2/3页)

手稿的，来到之後先问工作人员，教授在哪个酒店。

    在得知是T酒店之後，也不顾工作人员的提醒就往T酒店赶。

    现在还好，人来的不多。

    但连沃伦·韦弗自己都在T酒店。

    林燃也是没绷住。

    林燃扶着西格尔走进宴会厅的时候，现场响起了一阵热烈的掌声和口哨。

    接着沃伦·韦弗迎了上来，帮林燃扶着西格尔，他开口道：「教授，太精彩了。

    你的想法和我隐隐中的感觉不谋而合！

    我一直认为计算机能做到，但我一直找不到那条路。」

    沃伦·韦弗与其说是数学家，不如说是计算机科学家。

    他在40年代的时候就认为语言翻译能像解码一样由机器完成。

    与香农合作，就是资讯理论的那个香农，把他的论文扩展成了《通信的数学理论》。

    让资讯理论进入到了更广泛的领域。

    可以说沃伦·韦弗是现场众多数学家里，最能理解林燃思想的人。

    所以他哪怕有安排在身，也顾不上那麽多了。

    得来T酒店的宴会厅和林燃攀谈两句。

    林燃当然也认识对方，因为对方常年在洛克菲勒基金会任职。

    早期洛克菲勒基金会给他的支票，有好几次都是沃伦·韦弗负责送给他。

    「沃伦，你知道的，过去翻译被认为是不可能。

    後来我们有巴别塔项目，巴别塔项目能做到简单的翻译。

    再後来希瓦娜向我们展示了翻译无限的可能性。

    现在IBM的翻译机进展迅速，它们已经能实现四十年代人们对翻译功能的幻想了。

    数学万能机也是如此，十年前的四色问题到今天的神经网络。」

    林燃和沃伦的对话，引来了数学家们围在它们周围。

    鸦雀无声，都在认真听林燃的讲话。

    一些认真的数学家还掏出了笔记本在做记录。

    沃伦·韦弗认真道：「教授，神经网络、语言模型和围绕着语言做不断的压缩推测。

    这条路是你在和万能机相处的路上，自己所探索出来的。

    你有没有和希瓦娜围绕着万能机的原理展开过交流？」

    这句话一出现场更安静了。

    连带着站在外围的数学家，看见酒店服务员在上菜，都示意他们待会再上。

    有数学家拉着服务员就往外走，走到走廊上後嘱咐道：「让後面进来的人都小点声！保持安静！」

    林燃说：「这是我所看到的路。

    抱歉，很遗憾，我没有见到希瓦娜。

    但我的直觉告诉我，它是一条对的路。

    因为从第一性原理出发，数学首先是一套建立在明确规则之上的符号体系。

    数学证明不就是一种受到严格规则约束的符号变换过程吗？

    我们从一组公理、定义和已经证明的定理出发，按照允许的推理规则，最终得到一个新的结论。

    如果把每一个中间状态都记录下来，那麽整个证明就是一条符号序列。

    这个序列里的每一步都必须满足一定的条件。

    而我们已经知道了，自然语言处理中，可以利用上下文预测接下来可能出现的符号。

    那麽，为什麽不能尝试让机器学习数学证明中的类似规律？」

    彼得·拉克斯正站在离林燃不远的地方，他听到这里忍不住插话道：「教授，我得提醒你，自然语言和数学证明有一个非常重要的区别。

    翻译允许一定程度的不准确，但数学证明不允许。

    翻译机器把俄语翻译成英语，即使某个词语不够精确，只要表达的意思大致正确，我们仍然可以接受。

    数学不行。

    一份证明有一千个步骤，前面九百九十九步都是正确的。

    最後一步错误，那麽它仍然不是一个有效的证明。

    机器预测下一个符号最有可能是什麽，和证明下一步在逻辑上必然成立，是两回事。」

    林燃点头道：「没错，所以万能机出现後，人类数学家依然有工作。

    因为万能机的本质还是摇骰子。

    当我们把它的概率推到一个阈值後，它可以用来做研究。

    当概率到了99.99%，不知道多少个9之後，我们能定义它是万能机。

    但即

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