数学家的心思是极为缜密了。
在学术本身找不到漏洞，他便开始通过对比宁孑发表的三篇论文，希望能从中找到论文作者不同的证据。每个人的写作风格甚至用词习惯都是不同的。
但他还是碰壁了。
如果说关于超维立方体敏感度猜想跟NS方程的论文，还稍稍能挑出一、两处瑕疵，那么最新的这篇还在审核中的论文，几乎就是完美了。
但这并不能说明什么，因为三篇论文的风格都是一致的，那就是严谨，严谨到让人发指。放佛是考虑到会有人逐字逐句去挑毛病，甚至连那些许多学者并不会在乎的连接词都进行过仔细考究。
好在多米尼特本就对这项工程没有抱太大的希望，他相信肯定不止他一个人会如此详细的考证宁孑的论文。既然到现在都没曝出这些猜测，那大半是很难找到破绽的。
只是挫败感更加强烈了。
因为当这样逐字逐句的去分析论文就会发现，作者的逻辑思维能力太可怕了，简直像机器一样精密。
多米尼特对于机器智能有过研究，并得出过一个结论。
人工机械智能的发展是标准的跳跃式发展模式。
具体来说就是当人类某项能力要比机器更强的时候，这个阶段的机器智能跟人类的能力比起来就好像个弱智，呈现出永远无法跟人类相提并论的态势。
可一旦技术发展到机器在某方面的能力要开始跟人类某项能力持平后，机器智能的能力会在短时间内突飞勐进，直到人类望尘莫及，根本无法与其匹敌。
这就好像曾经IBM开发的深蓝超级计算机。
最初的国际象棋软件，是根本无法跟人类匹敌的，甚至对于那些棋坛圣手而言，用计算机软件来训练都嫌电脑太菜了。但当1996年2月，深蓝计算机第一次跟当时的国际象棋世界冠军交手，以2：4落败后，接下来的一次比赛，就直接战胜了人类顶尖选手。
进步的当然不止是这种娱乐性的比赛。
这些年计算机图像识别，语音识别领域同样在突飞勐进的发展着。
宁孑的论文给他的感觉就是机器超越了人类撰写论文能力之后，带来的质量提升。
当然这个想法刚从多米尼特的脑海中冒出，就被他挥去了。
毕竟现在的人工技能技术依然还很弱小，在很多方面对比人类本身的能力都显得极其弱智，尤其是在写文章这块，如果真的让机器来生成一篇论文，绝对能让审稿人看得想死。
所以在前往华夏深入了解宁孑之前，多米尼特决定暂时放下他对宁孑所有的成见。因为这些成见会干扰他见到宁孑后对这个家伙的整体判断。
在对比论文无果之后，多米尼特便开始搜集关于华夏的一切信息。
尤其是华夏京城的信息。
这次他听了一位哈佛教授的话，没有从国内的媒体上去了解华夏，而是通过网络跟一些已经在京城定居的美国人联系上，从他们口中来获取对华夏的整体印象。
果然得到的回答跟媒体上那些报道几乎完全不同。
听起来那里其实还更为自由。
更让他觉得不可思议的是，据说如果愿意的话，哪怕半夜也能在京城到处游荡，只要不大声吵闹，影响到居民休息惹来警察的话，并不需要太担心安全问题。只不过大半的地方太过冷清，大家不回去而已。
这在多米尼特听来的确是不可想象的。
因为即便波士顿的治安情况其实挺好了，尤其是哈佛所在的剑桥周边安全系数是极高的，但有些街区他还是肯定不会去的。虽然去了不一定会发生意外，但谁会平白让自己暴露在可能遭受的风险之中呢？
尤其是波士顿南边一些无家可归者多的街区，那些游荡在街头的人都是不稳定因素。根本无法知道会不会有人突然发疯，给你来那么一下子，都找不到人说理的。
这在哈佛是所有人都知道的生活常识。但在华夏似乎并没有这种困扰，所有的街区都是一样的。这即便是在华盛顿也是难以想象的。
根据他了解到的信息，华夏人口是美国的近五倍，而且国民生产总值远不及美国。京城还是华夏的超级城市，有两千多万人在那里工作生活，多米尼特想不通什么力量能让如此多人都能安分守己的。
好吧，华夏果然是一个神奇的国度。
其他的信息还有很多，很庞杂。
他咨询了三个在华夏生活的美国人，得到的信息其实很杂。
当然这跟三人的生活轨迹跟关注点不同有关。有人抱怨京城糟糕的天气，气候干燥，冬冷夏热，有人认为京城很多时候空气质量不高，让人忧虑；还有人疯狂吐槽华夏京城应该改名为堵城，而且还在向越来越堵的方向发展。
但三人对于安全方面的描述都是一致的，这也让多米尼特对这次华夏之行愈发憧憬。
其实只要治安好，其他方面他并不在意。毕竟他去华夏是挑战人生的，不是去挑战生命的。
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