“？？”
葉清河沒聽太懂，什麼早就想著這個問題，什麼拋出閹割版的？
“不過，你做的對，這些東西確實不適合一下子拋出來，光你拋出來的這個閹割版的算法就已經讓業界動蕩，讓金融圈地震了，要是直接拋出P＝NP這個大殺器來，那就真的是掀翻世界了！”
陶誌強不用葉清河回答，已經給葉清河腦補好了所有內容。
“這個圖你沒有給別人看吧？”
“沒有，我昨天解出來的，沒多想，就給您發了一份。”
葉清河是真沒有陶誌強想的那麼深謀遠慮，他昨天解出這個後，是有一些小得意，想著給自家這個沒教過自己的老師看一下，算是小小的炫耀一下。
畢竟這個東西給周婉兒，給葉大力蘇妙兒他們看，根本就是對牛彈琴，他們隻會一臉問號的看看圖看看他，滿臉都是給我看這個有什麼用？
隻有專業的人才能知道，自己解出這個有多厲害！
“記住，這個東西不能再給別人看了，最好是誰也不要說，你放心，這個問題既然已經困擾了數學界這麼多年，不是那麼好突破的，所以你隻需要耐心等著，等你物流那邊驗證結果出來，你再拿出來，明白麼？”
葉清河畢竟年輕，陶誌強怕他哪天一時興起，再把這個東西發出去，到時候名氣是有了，但結果未必如他想的那樣。
現在這樣就很好，提前布局，規避P＝NP公開後的行業與資本圍剿。
物流行業算是算法與硬件雙重驅動的行業，即便P＝NP的算法再極致，也需要倉儲配送車隊這些物理基礎設施承載。
葉清河提前搭建全覆蓋的物流網絡，掌握獨立的基礎設施與數據體係，可以避免在公開後，被那些巨頭利用資本與現有基礎設施壟斷。
更主要的是，如今的閹割版搶占商家與市場後，製定新的物流服務標準與定價體係，形成用戶粘性與生態壁壘，等新的算法上線，無需再開拓市場，直接就可以實現現有網絡的全域最優升級。
如果一切沒有問題，自己這個新收的弟子，未來可能就是物流業的巨頭了。
到時候，自己想要開個項目什麼的，再也不用出去找別人化什麼經費了。
想想，陶誌強都覺得必須得為葉清河做好保駕護航的工作。
他將剛才腦海裡想的也都給葉清河說了一遍。
“我知道了。”
葉清河真沒有想過陶誌強會腦補出這麼多，他真沒有往這一塊去想，他動筆推導這個問題，本就不是為了拿什麼菲爾茲獎，也不是為了顛覆世界，隻是單純因為在解AI智能問題的時候，被卡在這裡了。
在P=NP的舊世界裡，AI再強，本質也隻是暴力擬合大師，深度學習靠海量數據，層層參數，巨量算力在高維空間裡一點點試探、逼近、修正，永遠隻能摸到局部最優，永遠做不到真正的理解。
舉個例子，給它一張圖，它能識別是貓是狗，卻不懂貓為什麼是貓。
或者說給它一道題，它能套模板算出答案，卻根本沒有辦法從零開始創造解法。
這就是AI的認知天花板，驗證一個方案很容易，但憑空找到最優解極難。
它永遠像個記憶力超強、反應飛快但缺乏真正智慧的模仿者。
在落筆解決P＝NP之前，困住他的根本不是數學難題，而是形式證明空間本身的幾何結構。
這是一個比任何物理空間都更抽象，更扭曲，維度高到近乎混沌的拓撲空間。
所謂的“形式證明空間”，本質就是把所有邏輯命題，推理步驟，語義結構，全部映射成高維空間裡的點與路徑。
AGI想要真正理解，就必須在這片空間裡找到最短最通用，一步直達的邏輯路徑，而不是像現在的AI一樣，靠海量數據暴力遍曆，概率擬合，窮舉試錯。
可這個空間的複雜度是指數爆炸的，任何一點點變量增加，都會讓搜索空間膨脹到整個宇宙都裝不下。
這就導致現在的研究者默認這條路走不通。
於是隻能退而求其次，用深度學習去近似擬合，用大數據去統計猜測，永遠不敢去觸碰真正的邏輯本質。
他證明P＝NP，本質上就是為自己的AGI架構，在無限複雜的形式證明空間中，鑿開了一條天然存在的最優幾何捷徑。
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