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使用神经网络来寻找人类开发系统的缺陷，实际上是不得已而为之的，这毕竟绕了一层，最理想的方案，是人类看懂神经网络表达的意思，然后应用在自己的实践中，但是显然目前做不到这一点，因为没人能看的懂，所以只好是用神经神经网络来挑错误，尽可能帮助人类创造出更高质量的系统。
实际上，最好的系统就是神经网络本身，在机器识别文字、数字、乃至面孔的领域，人们已经这么做了，直接将神经网络和芯片一起放在识别的设备上，也取得非常好的效果。
但是，绝大多数应用领域，是不能直接这么做的。
就像之前的超导研究，哥德尔系统直接得出了更好超导体的晶格结构，但是如果别人问起王一男，“你是怎么获得这样的结构？”，王一男是回答不上来的，因为至少在现在，没有人能接受这是一个人工智能推导的结果。
所以，王一男和李文静还有邱先生、陶教授，集合四个人的力量和智慧，总算找到一条人类可以理解的理论途径，成功推导出哥德尔系统早就通过神经网络获得的结论。
王一男还在想着，能不能从这次经验中学到点什么，可以找到一种通用的方法，来描述神经网络的结论，或者说从现有理论推导出神经网络模拟进化的结果。
但是现在，这篇文章明确的说，“No，No，No”，“这种普遍的方法从数学上来讲是不存在”，
“绝大多数神经网络的结论，无法用人类能够理解的形式系统来描述”。
当然，严格来说，这不是人类智力的极限，而是人类逻辑思维能力的极限，因为人类的大脑，本身就是由生物神经网络组成的，人类识别文字和图像的能力，同样是通过神经网络来完成的。
从最通俗的意义上，这篇文章的结论可以表述为：“不是任何两个不同的面孔，都能够通过语言描述其特征的方式来进行区别”。
望着远处终年积雪的阿尔卑斯山，王一男的思绪总算找到一个勉强可以落脚的地方，“逻辑思维的局限，而不是人类的智力的极限”，这个结论他勉强可以接受。
毕竟，这样的事情在现代科学中又不是第一次出现了，哥德尔不完全性定理已经证明了矛盾是一切形式系统的本质属性，当时的科学家受到的冲击可是要大得多，这篇文章只不过更进一步，证明了逻辑思维、甚至形式系统本身是无法描述所有的复杂存在的。
当然，目前的这个结论还是一个猜想，不能成为定理，虽然说蓝星最强五人小组都确信这个结论是正确的，这个猜想，还是必须补充完所有逻辑链条上的漏洞和省略的地方之后，才能成为定理。
