先用不着動怒，我的意思是，這些知識理論體系反映的客觀現實，當然是存在的，但是這些知識、理論本身，則是人類的發明創造。
這一點，用不着舉艱深的實例，恐怕我也不會。
但說到物理學的應用，描述粒子的波動性，既可以使用薛定諤方程的形式，也可以使用其矩陣形式，兩種形式都可以解決問題，那麼我不禁要問，究竟哪一種才更“真實”、更“現實”，是方程，還是矩陣？
不論方程，還是矩陣，是客觀世界中真實存在的嗎，並不，真正存在的只有粒子，
以及被‘人類的數學’所描繪的粒子特性。
說到這裡，各位應該已能明白，正如若干年前本人在NEP區的會議上，對在場者指出的那樣：
數學，其所反映除的客觀規律，纔是真實的，切莫認爲這一人造的工具也因此而‘雞犬升天’，變爲橫貫宇宙的真理，我所要警示、批駁的，正是這種思潮，你們在座的研究者中，有將數學神秘化、乃至神聖化的傾向；
如果說，這還算不上危險，至少也是很不合時宜的。
爲什麼今天要將這些？
我想，你們已特別注意到，當今時代的IT技術、特別是計算機技術，已經取得了極大的成就，甚至連‘強人工智能’這種東西，
都已被製造出來，並在決定全人類命運的鬥爭中，發揮了決定性的作用。
在這種態勢下，可想而知，任何自然科學領域的研究工作，除原則上不可能的那一些命題外，都不會超出‘強人工智能’的能力，數學，乃至其他科學，也不再會是人類壟斷的專利，而完全可能有迥異的體系形式。
雖然這種可能的形式，根據實驗，一時半刻並無法被人類理解，
也無法否認，其存在於AI的核心邏輯之中。
今後，文明的數學研究，完全出於我個人的決斷，在相當長一段時期內仍將以人爲主導，各位無須擔心失去研究、探索的機會。
但，你們也必須認識到，時代變了：
憑藉空前強大的‘強人工智能’，不僅在算力、也在邏輯思維層面超越了人的存在，人類的數學研究，也必須與時俱進，甚至逐步向AI的思維體系靠攏，而不能抱殘守缺，死守爲運算、存儲與並行能力極差的人腦，而準備的數學規則。
直白的講，現代數學的絕大多數領域，從拓撲學、到李羣等等，幾乎全都是能力嚴重受限的人，爲描述、分析與探索複雜現象，而編造出的複雜理論體系。
這些東西，雖然可能對應現實中的現象，但，更有可能的，
只是一類空泛的頭腦遊戲。
在研究、探索這些高深莫測的數學，進而沉浸其中時，你們，但凡還有一絲理智，對這些稀奇古怪的理論，是否現實，難道會沒有絲毫的自覺？
唯一真實存在的，是現實，而非任何精妙絕倫的理論，
希望在座的所有人，都能牢記這一點，不論是否認同，至少在人類文明進入關鍵期、即將跨越奇點的這段時間裡，暫時撇開那些華麗而虛幻的東西，向現實，向實踐應用，底下自認高貴的頭顱。”
說到這裡，阿達民暫且喘口氣，會場一時間變得十分寂靜。
片刻後，纔有遲疑的聲音響起：
“那麼……阿達民先生，您，究竟想讓我們做什麼，全都去研究所、設計院嗎。”
一句基本中性的疑問，表明在場大都數人的立場，衆人則緘口不言。
在場的數學家、研究者們，即便內心深處對分明就是一個外行的阿達民，並談不上敬畏，卻不得不謹慎考慮自己的言行。
這種奇怪的氛圍，即便身在“替身機器”裡，方然也不難感覺到，他擺擺手。
“那要看各位自己的選擇，今天的蓋亞淨土，一點也不缺乏科學研究領域的人才，因而，在謹慎利用資源的基礎上，各位儘可以發揮自己的特長、遵從個人選擇，去進行自己最願意從事的工作。
只不過，在文明極大發展、跨越奇點前，天馬行空的純粹理論研究與探索，無法得到充裕的資源支持，
對，說白了，就是不能任意調動算力，其他一切倒還好。”
對數學研究者們的要求，經過發言，阿達民並不確定在場的每一個人，是否都能明白。
他只想告誡這些理論造詣或許極高、卻沉浸在自我之中的傢伙，哪怕是出於學術探討、研究突破的角度，也務必正視科技、特別是IT與AI帶來的變革，進而將人類的數學研究，推進到一個全新的高度。
數學，正如他在會上所言，形勢上的一堆符號、公式、方程與矩陣，看似眼花繚亂，實則不過是人類因自身條件所限，而發明出來的“柺杖”。
但凡是人，天資、教育與努力，可以讓能力相差極大，與生俱來的“硬件”卻一成不變。
再怎樣智慧的研究者，也只能同時處理至多幾十個立即數，依靠單線程處理機與規模龐大、調取速度卻極差的存儲器，進行單路的順序操作，即便運用抽象思維，也仍然無法脫離基本處理能力的桎梏。
正因如此，面對的問題越大、越繁雜，一個人就越需要時間，去將其用自身能夠應付的符號體系，進行轉碼、分解，
然後才能用自己那可憐的單線程機，化整爲零的嘗試解決。
縱觀整個科學史，作爲自然科學基礎之一的數學，這種特性尤爲突出。
任何問題，要想被人類解決，首先要被人理解，科學研究與應用的一大部分工作，其實都是在後者上花費時間，譬如數學建模，將現實世界的問題轉化爲數學形式，直到“強人工智能”出現前，仍必須由人類來完成。
一旦完成建模，原則上，接下來的工作便可用數學“無腦”解決，
或直接丟給電子計算機去處理。
多少年來，人類解決現實問題，往往便是這樣的一種思路，其中大部分時間、資源與人力，都花費在“分解、重構與描述問題”上。