第80章 不可能的任務
就在柯凡奪冠的同一時間，江銘的視野側面彈出了提示。
【恭喜宿主完成任務：做成功男人背後的男人。評分A，獎勵結算中...】
【恭喜獲得1500點信息學經驗，400點數學經驗，綠色抽獎券一張。】
江銘一喜，告別了聶老，轉身離席，回到了酒店房間。
他沒有在觀眾席等著向柯凡道喜，他剛剛拿下了三年來華國第一個圍棋世界冠軍，有無數媒體在排著隊等著採訪他。
回到房間，江銘迫不及待地打開了面板。
—————————————
信息學（主學科）：Lv1 (3020/3000)
數學：Lv1 (500/3000)
微電子工程學： Lv0 (200/1000)
物理學：Lv0 (50/1000)
生物學：Lv0 (50/1000)
積分： 415
—————————————
江銘看著面板數據，長舒一口氣。
這一趟櫻花國之行，簡直成果頗豐！
一口氣完成了兩個任務，而且評分都是A，他竟然一下子就把信息學經驗提高到了又可以晉升的程度了。
【叮！】
【檢測到信息學經驗點數達到3000點，可選擇開啟晉升任務。】
【晉升任務A：擬人智慧。設計並實現可通過圖靈測試的人工智慧。】
【晉升任務B：星地連接。推動實現藍星與月球的遠距離量子密鑰分發。】
【晉升任務C：算力躍進。設計並實現2000萬個量子比特的量子計算機。】
【晉升任務D：理論突破。解決信息學世界難題P/NP問題。】
【晉升任務E：秩序湧現。提出閉環理論以支配複雜系統的湧現行為。】
【晉升任務F：星鏈通信。在近地軌道鋪設超過200顆衛星，以實現藍星全球低延時通信。】
【上述晉升任務需達成兩項，可將信息學等級晉升到Lv2。】
【無需提前選擇任務，完成即可結算，每項任務完成及時獎勵積分1000點。】
我靠，兩項？
江銘震驚，這一次的晉升任務是不是太難了點？
上面這六項，有些是他根本沒了解過的，有些是有所了解但是完全沒頭緒的。
這系統對自己的實力是不是有什麼誤判啊！
江銘第一次體會到那種在上課的時候走了個神，回過神來的時候發現老師已經寫了一黑板看不懂符號的感覺。
他在心裡默默盤算，從上到下翻來覆去地看著幾個任務。
首先是任務A，這個是他相對最熟悉的領域。
圖靈是藍星的信息學鼻祖之一，曾經在一次會議上，他提出了所謂人工智慧的定義。
而圖靈測試，就是為了判斷人工智慧的能力是否達到一定水平所提出來的。
具體內容是讓人類評判員在不可見的情況下，與一台機器和另一個人類進行對話後，看能不能一致地判斷出哪個是機器。
如果連人都分不清電腦另一頭和他對話的是人還是機器，那便可以說明人工智慧的能力已經達到了人的程度。
江銘預感這個任務可能需要比現在大得多的算力和大量的數據。
甚至還需要一些理論上的創新也說不定。
畢竟自己的小澄翻譯傻傻的，缺乏了點人味，如果基於LSTM堆大量數據的話，似乎是沒法完成任務的。
當然這也可能是因為翻譯軟體被妹妹逼著叫「小澄」的關係。
江銘撇撇嘴，如果自己真能做出來一個足夠通過圖靈測試的人工智慧，這回必須得叫「小銘同學」！
再看看其他任務。
任務B和C都是和量子有關的，江銘目前的了解還不太多，只能考慮等物理學等級提升之後，考慮一下找物理領域實驗室合作，尋求一些出路。
再看晉升任務D...
「我靠，系統你還有沒有人性...」
江銘簡直想直接放棄了這個任務。
這個問題他之前在信息學的書籍中讀到過。
P/NP問題的闡述很簡潔，只有一句話。
所有可以在多項式時間內驗證解的問題是否也可以在多項式時間內解決？
然而，這個問題的難度甚至可以與數學中的哥德巴赫猜想，以及物理中的大統一理論並肩。
這個問題同時還被列入了藍星千禧年七大數學難題之一，或者說是之首。
如果解決這個問題，甚至提出足以幫助解決這個問題的思路，就能獲得整整800萬藍星幣！
江銘當然對此垂涎很久，但即使擁有系統，也對這個問題感到徹徹底底的無從下手。
這其中涉及到一個所謂時間複雜度的概念，也就是利用算法求解某一問題所需要的時間與這個問題的規模的關係。
比如其中最著名的NP-hard問題，旅行商問題。
假設有一個旅行商需要訪問一系列城市，每個城市訪問一次後返回出發點，目標是找到一條最短可能的路徑來完成這次旅行。換句話說，旅行商希望在訪問所有城市恰好一次後返回起點，並且總的旅行距離（或成本）儘可能小。
用數學語言來表述的話，就是給定一個完全圖，其中包含n個頂點（城市）和邊（連接城市的道路），每條邊都有一個權重（代表兩個城市之間的距離）。旅行商問題要求找到一個哈密頓迴路（經過每個頂點恰好一次的迴路），使得這個迴路的總權重（即路徑長度）最小。
這個問題的驗證時間複雜度是O（n），也就是說只需要差不多n次計算機運算，即可驗證給定的路徑是否可行。
然而現有的解決旅行商問題算法只有暴力搜索這一種，時間複雜度是O（n^2 * 2^n），這意味著即使只有100個頂點，所需要消耗的資源已經到達了一個天文數字！
也就是說，江銘需要提出一種快速算法，能解決旅行商問題，證明P=NP。
或者是想盡辦法，找到一種證明P不等於NP的思路。
這真的不是湊數任務嗎？江銘吐槽。
事實上，世界上的許多難題，都可以通過數學規約，規約到一個NP完全問題。
如果真的找到這樣一種快速算法，全人類怕不是都要集體飛升了！
江銘又看向最後兩個任務。
「提出閉環理論以支配複雜系統的湧現行為麼...」，江銘陷入了思索。
【恭喜宿主完成任務：做成功男人背後的男人。評分A，獎勵結算中...】
【恭喜獲得1500點信息學經驗，400點數學經驗，綠色抽獎券一張。】
江銘一喜，告別了聶老，轉身離席，回到了酒店房間。
他沒有在觀眾席等著向柯凡道喜，他剛剛拿下了三年來華國第一個圍棋世界冠軍，有無數媒體在排著隊等著採訪他。
回到房間，江銘迫不及待地打開了面板。
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信息學（主學科）：Lv1 (3020/3000)
數學：Lv1 (500/3000)
微電子工程學： Lv0 (200/1000)
物理學：Lv0 (50/1000)
生物學：Lv0 (50/1000)
積分： 415
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江銘看著面板數據，長舒一口氣。
這一趟櫻花國之行，簡直成果頗豐！
一口氣完成了兩個任務，而且評分都是A，他竟然一下子就把信息學經驗提高到了又可以晉升的程度了。
【叮！】
【檢測到信息學經驗點數達到3000點，可選擇開啟晉升任務。】
【晉升任務A：擬人智慧。設計並實現可通過圖靈測試的人工智慧。】
【晉升任務B：星地連接。推動實現藍星與月球的遠距離量子密鑰分發。】
【晉升任務C：算力躍進。設計並實現2000萬個量子比特的量子計算機。】
【晉升任務D：理論突破。解決信息學世界難題P/NP問題。】
【晉升任務E：秩序湧現。提出閉環理論以支配複雜系統的湧現行為。】
【晉升任務F：星鏈通信。在近地軌道鋪設超過200顆衛星，以實現藍星全球低延時通信。】
【上述晉升任務需達成兩項，可將信息學等級晉升到Lv2。】
【無需提前選擇任務，完成即可結算，每項任務完成及時獎勵積分1000點。】
我靠，兩項？
江銘震驚，這一次的晉升任務是不是太難了點？
上面這六項，有些是他根本沒了解過的，有些是有所了解但是完全沒頭緒的。
這系統對自己的實力是不是有什麼誤判啊！
江銘第一次體會到那種在上課的時候走了個神，回過神來的時候發現老師已經寫了一黑板看不懂符號的感覺。
他在心裡默默盤算，從上到下翻來覆去地看著幾個任務。
首先是任務A，這個是他相對最熟悉的領域。
圖靈是藍星的信息學鼻祖之一，曾經在一次會議上，他提出了所謂人工智慧的定義。
而圖靈測試，就是為了判斷人工智慧的能力是否達到一定水平所提出來的。
具體內容是讓人類評判員在不可見的情況下，與一台機器和另一個人類進行對話後，看能不能一致地判斷出哪個是機器。
如果連人都分不清電腦另一頭和他對話的是人還是機器，那便可以說明人工智慧的能力已經達到了人的程度。
江銘預感這個任務可能需要比現在大得多的算力和大量的數據。
甚至還需要一些理論上的創新也說不定。
畢竟自己的小澄翻譯傻傻的，缺乏了點人味，如果基於LSTM堆大量數據的話，似乎是沒法完成任務的。
當然這也可能是因為翻譯軟體被妹妹逼著叫「小澄」的關係。
江銘撇撇嘴，如果自己真能做出來一個足夠通過圖靈測試的人工智慧，這回必須得叫「小銘同學」！
再看看其他任務。
任務B和C都是和量子有關的，江銘目前的了解還不太多，只能考慮等物理學等級提升之後，考慮一下找物理領域實驗室合作，尋求一些出路。
再看晉升任務D...
「我靠，系統你還有沒有人性...」
江銘簡直想直接放棄了這個任務。
這個問題他之前在信息學的書籍中讀到過。
P/NP問題的闡述很簡潔，只有一句話。
所有可以在多項式時間內驗證解的問題是否也可以在多項式時間內解決？
然而，這個問題的難度甚至可以與數學中的哥德巴赫猜想，以及物理中的大統一理論並肩。
這個問題同時還被列入了藍星千禧年七大數學難題之一，或者說是之首。
如果解決這個問題，甚至提出足以幫助解決這個問題的思路，就能獲得整整800萬藍星幣！
江銘當然對此垂涎很久，但即使擁有系統，也對這個問題感到徹徹底底的無從下手。
這其中涉及到一個所謂時間複雜度的概念，也就是利用算法求解某一問題所需要的時間與這個問題的規模的關係。
比如其中最著名的NP-hard問題，旅行商問題。
假設有一個旅行商需要訪問一系列城市，每個城市訪問一次後返回出發點，目標是找到一條最短可能的路徑來完成這次旅行。換句話說，旅行商希望在訪問所有城市恰好一次後返回起點，並且總的旅行距離（或成本）儘可能小。
用數學語言來表述的話，就是給定一個完全圖，其中包含n個頂點（城市）和邊（連接城市的道路），每條邊都有一個權重（代表兩個城市之間的距離）。旅行商問題要求找到一個哈密頓迴路（經過每個頂點恰好一次的迴路），使得這個迴路的總權重（即路徑長度）最小。
這個問題的驗證時間複雜度是O（n），也就是說只需要差不多n次計算機運算，即可驗證給定的路徑是否可行。
然而現有的解決旅行商問題算法只有暴力搜索這一種，時間複雜度是O（n^2 * 2^n），這意味著即使只有100個頂點，所需要消耗的資源已經到達了一個天文數字！
也就是說，江銘需要提出一種快速算法，能解決旅行商問題，證明P=NP。
或者是想盡辦法，找到一種證明P不等於NP的思路。
這真的不是湊數任務嗎？江銘吐槽。
事實上，世界上的許多難題，都可以通過數學規約，規約到一個NP完全問題。
如果真的找到這樣一種快速算法，全人類怕不是都要集體飛升了！
江銘又看向最後兩個任務。
「提出閉環理論以支配複雜系統的湧現行為麼...」，江銘陷入了思索。