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    还是望月新一先反应过来，“当然可以。”

    孟潇点头示意了一下，重新回到了黑板处。

    都已经起准备让孟谦回来的几个华夏人齐刷刷的转过头看向了卓良才，因为大家对孟谦不是很熟悉，私下自然问过卓良才关于孟谦的况，但之前卓良才口中的孟谦，并没有多么变态。

    卓良才一脸无辜的看着大家，“我也不知道啊...”

    哥德巴赫猜想，近代数学三大难题中唯一一个还没被证明的，目前为止在哥德巴赫猜想上取得最大成就的数学家就是华夏数学家陈景润了，陈景润的1+2也被数学界尊称为陈氏定理。

    至于孟谦要说的，其实是另外一个东西，弱哥德巴赫猜想，证明于2013年。

    但不管是弱哥德巴赫猜想还是强哥德巴赫猜想，都是哥德巴赫猜想。

    大家注意力回到孟谦上的时候，他已经开始在黑板上进行书写，“研究哥德巴赫猜想，主要有四种方法，筛法，圆法，密率法以及三角求合法。

    我个人是筛法这一派的，我们先从艾斯特曼的证明看起，2N+1=p1+p2+p3p4...”

    孟谦再次凭借着记忆把弱哥德巴赫猜想的证明思路通过吊胃口的方式在现场展示了一遍，引发了现场一片议论。

    而当现场的人开始去询问孟谦问题的时候，孟谦选择了一个万金油的回答：我现在的理解也就到这里为止了。

    筛法是在证明哥德巴赫猜想中最实在的一种方法，用一个可能相对不是特别准确的比喻，就是想知道一个牛棚里有多少头年，就一个个去数。

    这是一种相对更为踏实也更为朴素的的证明方式，所以能问的东西并不多，孟谦该说的也都说了，而且孟谦虽然没有说自己已经完全证明，但他所说的一切在大家看来，他在哥德巴赫猜想上有很深的研究。

    而且这个研究，看起来很接近答案了。

    大家有这样的反应对孟谦来说就够了。

    等到没人提问了，孟谦多次看了看自己的手表，这一细节自然很多人都看在了眼里。

    望月新一作为主人开口道，“孟谦，你是不是还有什么想要分享的。”

    终于有人明白自己这个细节的意思了，孟谦立马接话道，“其实关于庞加莱猜想和哥德巴赫猜想都不是我的主要研究方向，刚才也是看到有人质疑微分几何，忍不住想上台说几句。

    这次参加这场会议的目的，主要还是想跟大家聊聊我的主要研究方向，但是现在时间好像有点晚了...”

    孟谦故作不在意的话，所有人都听在了耳朵里，自己在两大猜想上惊艳了全场的两个证明过程，都不是自己的主要研究方向，这TM是在拿数学界的近代三大难题和21世纪七大难题抛砖引玉？

    望月新一跟边的几个人沟通了几句，然后把工作人员叫了过来，最后通过跟现场所有人的沟通，大家决定让主办方随便准备点干粮，会议继续。

    大家都很好奇，孟谦这个玉到底是什么东西，这种好奇远胜于吃饭这件事。乃至很多人分到了干粮也没心吃。

    而舞台上的孟谦则在黑板上写下了一个词，“人工智能。”

    人工智能的研发从上世纪50年代开始，虽然关于人工智能的研究没有断过，但也实实在在的经历过两次冷落期，至于原因也很现实，就是这玩意儿太难了...

    六十年代的时候米国搞人工智能，他们当时的设想连2019年都没做的到...这项目能不凉么。

    搞了十来年米国就把放在人工智能上的资金都撤了，一直到80年代神经网络崛起，人工智能总算是迎来了第二个天，各国开始投入更多的资金，可惜，人工智能是一个结果设想太过完美的领域，搞了十来年各国又开始撤回投资了。

    一直到1997年深蓝打败了国际象棋世界冠军，人工智能开始吸引企业资金，然后到2006年出现了深度学习，人工智能才进入了第三个天。

    这个天跟之前两次比最大的区别就在于不再是政府和机构投入，而且企业投入，但从事人工智能的孟谦也很清楚，人工智能行业的泡沫之大非常可怕。

    什么乱七八糟的企业上个人工智能的名号都能出去忽悠资本，人工智能这个市场乱的一塌糊涂。

    有人说，人工智能是21世纪最伟大的技术，但也有人说，人工智能是21世纪最大的骗局。

    都有道理，因为从某种角度来说，现实中的人工智能和很多用户理解中的人工智能，是两回事...

    跟电影里的人工智能，更是两回事...

    至少孟谦死那会儿，人工智能的本质上只不过是一个复杂的算法，仅此而已。

    无非就是这个复杂的算法赶上了信息暴发和硬件爆发的好时候，它确实取得了一些成绩，也带给人类很大的想象空间，但人工智能毁灭人类？还是算了吧。

    人工智能和人类唯一接近的地方或许就在于，不管是男人还是人工智能，永远无法理解女人到底在想什么...

    “我最近写了一片论文，刚过审核。”回到现场，孟谦开始自己的演讲，他先在黑板上画了一个神经网络的图，用圆圈表示了神经网络的输入层，隐层以及输出层，“我在这篇论文中提出了一个关于人工智能的概念...

    其目的是为了解决现在浅层结构学习模型在复杂函数表达上的局限，在我的框架中，将特征和分类器进行结合，用数据去学习特征，为此我提出了另外一个说法：无监督特征学习，不再需要通过人工方式进行样本类别的标注...

    这种模型是一种深层非线网络结构，拥有强大的从大量无标注样本中集中学习数据集本质特征的能力，再加上模型的层次深度，可以对类似语音，图像之类特征不明显的数据进行有效学习计算...”

    不管是庞加莱猜想还是哥德巴赫猜想，孟谦都还会有一点底气不足，昨晚几乎花了一个通宵在不停的从脑子里掏回忆并反复斟酌合适在今天现场进行演讲的内容。

    但人工智能就不一样了，这是孟谦实实在在的根基所在，所以他可以拿捏的很好，并且不惧怕任何提问。

    当孟谦把准备好的内容讲完后，他已经做好了接受任何提问的准备。

    不过让他有些没想到的是，现场的第一个提问居然是，“你...是华夏人？”

    孟谦这才意识到自己只介绍了自己的名字，并么有多说其他信息，便回应道，“我是华夏人，现在就读于华夏的江大。”

    ...

    不久后，索尼董事长办公室。

    “社长，京都大学那边又传出来消息，孟谦刚才又发表了一番关于人工智能的演讲。”出井的助理把一份文件交到他手上，“这是和博士从现场传回来的。”

    出井接过文件简单看了一眼后直接给到了坐在他对面的一名男子手里，“您看一眼。”

    男子看了十几分钟后才把文件放下，语气坚定道，“庞加莱猜想，哥德巴赫猜想，人工智能...今晚之后，孟谦在学术界必将名声大噪。”

    ...

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