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说到这里，阿达民暂且喘口气，会场一时间变得十分寂静。
片刻后，才有迟疑的声音响起：
“那么……阿达民先生，您，究竟想让我们做什么，全都去研究所、设计院吗。”
一句基本中性的疑问，表明在场大都数人的立场，众人则缄口不言。
在场的数学家、研究者们，即便内心深处对分明就是一个外行的阿达民，并谈不上敬畏，却不得不谨慎考虑自己的言行。
这种奇怪的氛围，即便身在“替身机器”里，方然也不难感觉到，他摆摆手。
“那要看各位自己的选择，今天的盖亚净土，一点也不缺乏科学研究领域的人才，因而，在谨慎利用资源的基础上，各位尽可以发挥自己的特长、遵从个人选择，去进行自己最愿意从事的工作。
只不过，在文明极大发展、跨越奇点前，天马行空的纯粹理论研究与探索，无法得到充裕的资源支持，
对，说白了，就是不能任意调动算力，其他一切倒还好。”
对数学研究者们的要求，经过发言，阿达民并不确定在场的每一个人，是否都能明白。
他只想告诫这些理论造诣或许极高、却沉浸在自我之中的家伙，哪怕是出于学术探讨、研究突破的角度，也务必正视科技、特别是带来的变革，进而将人类的数学研究，推进到一个全新的高度。
数学，正如他在会上所言，形势上的一堆符号、公式、方程与矩阵，&#
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;看似眼花缭乱，实则不过是人类因自身条件所限，而发明出来的“拐杖”。
但凡是人，天资、教育与努力，可以让能力相差极大，与生俱来的“硬件”却一成不变。
再怎样智慧的研究者，也只能同时处理至多几十个立即数，依靠单线程处理机与规模庞大、调取速度却极差的存储器，进行单路的顺序操作，即便运用抽象思维，也仍然无法脱离基本处理能力的桎梏。
正因如此，面对的问题越大、越繁杂，一个人就越需要时间，去将其用自身能够应付的符号体系，进行转码、分解，
然后才能用自己那可怜的单线程机，化整为零的尝试解决。
纵观整个科学史，作为自然科学基础之一的数学，这种特性尤为突出。
任何问题，要想被人类解决，首先要被人理解，科学研究与应用的一大部分工作，其实都是在后者上花费时间，譬如数学建模，将现实世界的问题转化为数学形式，直到“强人工智能”出现前，仍必须由人类来完成。
一旦完成建模，原则上，接下来的工作便可用数学“无脑”解决，
或直接丢给电子计算机去处理。
多少年来，人类解决现实问题，往往便是这样的一种思路，其中大部分时间、资源与人力，都花费在“分解、重构与描述问题”上。
