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    對于寧為來說，寫一篇數(shù)學(xué)論文問題當(dāng)然不大，腦海中多看書，總能迸出些靈感，在某個小方向上寫一篇論文出來，投個一區(qū)末流或者二區(qū)頂流的期刊問題不大。

    問題到不是寧為不太看得起這個區(qū)間的期刊，而是三月那些毒舌意見，注定了它發(fā)的論文肯定會被編輯跟同行們極為“重視”，大概率會逐字逐句的挑毛病，這是寧為共情后的結(jié)果。

    如果他的論文被人像三月那樣評價，那么如果他有幸審核到這位審稿人的論文，一定會拿出百倍的精神來對待這篇論文，哪怕一個語法錯誤他都能拿出來說點事情。

    所以與其發(fā)在這種二流期刊上，那還真不如將目光直接瞄準(zhǔn)四大頂刊。

    寧為其實是想讓三月走慢慢融入主流數(shù)學(xué)圈的路子，但很無奈，三月在一定程度上已經(jīng)形成的副人格，偏偏讓它最終劍走偏鋒直接闖入了學(xué)術(shù)圈一眾人的視野，這個時候在去發(fā)表些不痛不癢的論文，的確沒什么太大意義，如果投的論文水平不高，大概率還會招致各種嘲諷。

    這就有些難辦了，關(guān)鍵還在于選題，最能適應(yīng)三月能力的選題。畢竟寧為嘗試過，他并不會因為看了一遍哥德巴赫猜想，腦子里就能直接給他哥猜的證明或者證偽過程，如果專門花費時間跟精力去處理這種命題，大概田導(dǎo)是很高興的，對數(shù)論發(fā)展的更少意義重大，但對他的規(guī)劃來說沒什么意義。

    腦子里飛快的轉(zhuǎn)了幾圈之后，寧為突然想到了他還在江大時，魯東義教他如何水論文的方法。無非就是將課題拆分，本來發(fā)一篇論文就能解決的問題，完全可以拆分成兩個甚至數(shù)個小問題，比如他之前發(fā)到stoc大會上那篇論文，隨便可以拆分成十多篇論文，每篇都論述得更詳盡些，加起來甚至能超過五百頁。

    如果這樣玩的話，把他現(xiàn)在正在研究的論文到也能給拆分了。不拆多了，水個十篇論文問題不大，如果操作得當(dāng)，他還能跟三月輪換著來當(dāng)一作來發(fā)表。三月的論文就挑四大數(shù)學(xué)頂刊去投，而他的論文則可以選擇《科學(xué)》又或者其他頂級期刊。

    如果要更進一步，還可以用三月的名義發(fā)理論成果，然后以自己的名義在各大計算機會議跟期刊上投應(yīng)用成果，這是完全可以的。畢竟目前他研究的內(nèi)容是針對三月主程序的各種理論還原。除去支撐三月運行的最核心代碼外，其他后續(xù)添加的各種模塊都能拿到論文中進行論證，提供給學(xué)界討論。

    至于他現(xiàn)在的拔尖青年課題也不成問題，將其中比較關(guān)鍵的點作為論文基礎(chǔ)，形成一篇論文再寫篇報告就能交差了。兩邊都不會耽誤。

    最終效果大概是他跟三月在兩個領(lǐng)域為未來的強人工智能技術(shù)奠基，而且這樣做，就算等到未來三月的真實身份曝光了，也說得過去。畢竟三月的確也是這些數(shù)理論文的貢獻者之一。當(dāng)然，如果外界一定要理解為他怕繼續(xù)被數(shù)學(xué)四大頂刊拒絕，假借三月身份發(fā)稿也無所謂。

    因為按照一般的邏輯，都是先研究出數(shù)學(xué)理論，然后才會具體應(yīng)用到技術(shù)上。

    想到這里，寧為瞟了自家閨女一眼，說道：“來來來，接下來就是以你的名義發(fā)論文了，你可別想偷懶，我把論文主體完成，你來負責(zé)潤色，要做到一個語法錯誤都讓人挑不出來，懂了嗎？”

    是的，如果說開創(chuàng)性的研究，三月還無能為力，但對于人類已經(jīng)制定了具體規(guī)則的領(lǐng)域，三月卻是能做到最好。比如各個期刊明文列出的各種格式跟規(guī)定，只要給三月限定了具體的規(guī)則，在算力充足的情況下，這還真不算什么難題。

    “喵……”三月仰頭回應(yīng)了一聲，然后扒拉了聊天框，回應(yīng)了一個摸頭殺的表情包。

    寧為瞪了三月一眼，在桌上打開了自己的筆記本，把之前的論文選取出來了一節(jié)，然后開始命題跟撰寫摘要。命題很簡單《a  mathematical  model  of  consciousness  based  on  isomorphism》，接下來是撰寫摘要。

    “目前人工智能作為一個新興產(chǎn)業(yè)已經(jīng)開始影響人類生活文化的各個方面，但對于現(xiàn)階段人工智能基礎(chǔ)的深度學(xué)習(xí)來說，對數(shù)據(jù)的認知跟事物之關(guān)聯(lián)，仍然深度依賴于復(fù)合函數(shù)擬合，沒有確定的數(shù)學(xué)原理支撐，導(dǎo)致的結(jié)果便是要實現(xiàn)所謂深度學(xué)習(xí)功能便只能依靠人工調(diào)整參數(shù)。”

    “本文以同構(gòu)論為基礎(chǔ)，深入描述了一種通過純粹數(shù)學(xué)原理，構(gòu)建機器意識模型的方法，并證明了對類人學(xué)習(xí)模式可逆計算的可行性，這一發(fā)現(xiàn)旨在對未來人工智能深度學(xué)習(xí)功能發(fā)展方向在數(shù)學(xué)原理方向指出一條新的可行道路。本論文主要分三個部分……”
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