这么多，他真没有往这一块去想，他动笔推导这个问题，本就不是为了拿什么菲尔兹奖，也不是为了颠覆世界，只是单纯因为在解AI智能问题的时候，被卡在这里了。
在P≠NP的旧世界里，AI再强，本质也只是暴力拟合大师，深度学习靠海量数据，层层参数，巨量算力在高维空间里一点点试探、逼近、修正，永远只能摸到局部最优，永远做不到真正的理解。
举个例子，给它一张图，它能识别是猫是狗，却不懂猫为什么是猫。
或者说给它一道题，它能套模板算出答案，却根本没有办法从零开始创造解法。
这就是AI的认知天花板，验证一个方案很容易，但凭空找到最优解极难。
它永远像个记忆力超强、反应飞快但缺乏真正智慧的模仿者。
在落笔解决P＝NP之前，困住他的根本不是数学难题，而是形式证明空间本身的几何结构。
这是一个比任何物理空间都更抽象，更扭曲，维度高到近乎混沌的拓扑空间。
所谓的“形式证明空间”，本质就是把所有逻辑命题，推理步骤，语义结构，全部映射成高维空间里的点与路径。
AGI想要真正理解，就必须在这片空间里找到最短最通用，一步直达的逻辑路径，而不是像现在的AI一样，靠海量数据暴力遍历，概率拟合，穷举试错。
可这个空间的复杂度是指数爆炸的，任何一点点变量增加，都会让搜索空间膨胀到整个宇宙都装不下。
这就导致现在的研究者默认这条路走不通。
于是只能退而求其次，用深度学习去近似拟合，用大数据去统计猜测，永远不敢去触碰真正的逻辑本质。
他证明P＝NP，本质上就是为自己的AGI架构，在无限复杂的形式证明空间中，凿开了一条天然存在的最优几何捷径。
而这只是打开了理论大门，要让AGI能在形式证明空间里自动找到最优逻辑路径，还需要把几何结构完整落地，还需要很多工作要做。
想要最终完成，他还有太多东西要学，要看。
“不过，你既然解出这个问题了，咱也不能就这么捂着，剩下的你不用管了，我去找校长，虽然我们不能现在就把这个东西公布出去，但是该有的一些好处我们得拿到手。”
陶志强想了想，这种事情必须得让秦思明知道，或者说，这样的事情他不敢捂着，就算秦
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