等等等。
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而纪弘也是适时的开口了:“这个时候,如果我们认同方案1,就可以将长距离激光卫星通信的相关研究资料导入给它了,然后它就会接着分析怎么实现这个,以此类推,最终会将大问题,化解成为一个个的小问题。哪怕最终无法解决,也能给我们提供不错的思路。”
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是的,ai并不能解决所有的问题,它也是根据现实的基础来进行的相关推演,如果最终,所需要条件并不满足,那也是没办法的事情。
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“比如,若是让ai研究怎么制造太空电梯,问题分解到最后,一定是需要一个超强韧性的材料作为基础的,这种材料如果存在则是皆大欢喜。
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“但事实上,现在并没有这样一种材料。”纪弘说道:“ai不是万能的,巧妇难为无米之炊。”
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“那到了这种程度,”有人立即问道:“是否能够利用ai去研发这种新材料呢?”
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“当然可以,”纪弘没有否认,而是说道:“这就是递进了,ai作为一个工具,用它干什么都行。但最终能做到什么程度,还得看基础。”
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研究新材料需要大量的实验,而这种实验,仅靠ai的推演是否能够达到和现实实验室一样的效果,当然是存疑的。
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非线性的模拟想要达到百分之百那是不可能的,否则,ai作为万能实验室,那就直接无敌了。
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纪弘这边的推演目前更多依赖的是数据,对于非数据,也就是现实世界的推演还尚欠火候。
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“也就是说,现在,如果有材料,实验室有现成的材料性质等相关数据,ai对于这种材料及其成品应用的推演已经慢慢成熟,但推演一种并不存在的东西的性质,目前还不太够用。”
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经过纪弘的一番演示操作和解释,科学院的一帮人对于ai能做什么,怎么去操作,能做到什么程度有了一
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