什么是真正的AGI？顶级科学家揭秘：单纯的“通用”根本不够

五次方程无法等于二次方程三次方程四次方程如此利用根式诞新统一求解等式，要理解为何不能利用根式求解，要引入伽罗瓦理论，利用群和对称性结构判定方程是否具备根式解，相比组合固有证明能力更加新优，因为转换改做描述麻烦语言，转换改做理解方程新范式加对任何更加多新潜能结果新进展，群论解决五次方程，本质属于诞新新麻烦表示，伽罗瓦将麻烦转换改做根之间置换对称性质加相应群结构，诞新之前没有被发现能有效压缩加解释麻烦之点，AI探索更加多路径，能诞新类似于利用群论研究五次方程转换改做，AI数学而言，验证任何新边界，属于能规模探索任何不一样史无前例新边界，只要任何候选想法能新效果验证，AI能超多规模生成筛选修正加新组合，能尝试无限个不一样路径，之后排除任何错误路径，只要任何新效果 ，诞新任何新范式菲尔兹新进展，新时期而言，转换改做普通状态

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当我们观赏平面单位距离猜想加CDC循环双覆盖猜想，两者实则不属于类似伽罗瓦使用群论研究五阶方程新创，更加像任何组合新创，前者新组代数数论任何思想，并将转换改做离散几何，后者新编码加问题转换改做，将原始图论麻烦转换改做等于更加容易管理线性代数麻烦，这些组合新创数学领域很多样性质，诸多优点到达菲尔兹水准，对于人工智能而言，这些组合新创比人类更简单，因为很大程度等于同时探索无限路径，人工智能执行4096个并发实验加组合，人类无法探索史无前例广阔潜能，因此，这种组合新创更多依赖于尝试大量史无前例可能性加探索任何麻烦潜能，人类数学技能、数学经验同数学技能，包括智能大脑，在这些可能更像去噪设备，因为可以组合路径极其更多，人类需要依赖自身有限智慧同经验消除大量明显无效同不值得探索方向，选择任何值得探索路径，人工智能有这种降噪能力，探索潜能比人类更多几个数量级，能同时尝试更多路径，之后找到有效新可能性仍然可能远高于人类。因此，新组合自然更适合人工智能

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