你擔心 AI 跳過「試錯」的過程，
反而直接給出答案，這會讓人類失去在撞牆中發現新方法或新問題。
這確實是數學家常常強調的：
[探索的價值不只在於結果，而在於過程]
如果用 圍棋 AI 的新定式 來反論，情況就不一樣了。
AlphaGo系統並不是「跳過」試錯，
而是用超大量的自我對弈去進行試錯，
它們在這個過程中，反而找出了人類幾十年都沒有想到的下法——
例如「三三先行」或「早期打入」這些新定式。
這些定式一開始讓職業棋士覺得「不合常理」，
但後來卻被證明是可行，也是ai時代棋手常用手段。
換句話說，AI 並不是省略試錯，而是探索到人類直覺外的可能性。
現代棋手在研究 AI 的新定式時，
反而獲得了新的靈感，也開啟了不同的研究方向。
換言之
「AI 直接給答案就沒有撞牆的價值」
對數學是不存在的，而是有了真理，
要如何像圍棋棋手一樣，去研究ai，理解ai，
重而退去大數學家，而重新回到當初，成為真理的信途。
※ 引述《ILoveAMD (牙膏退散)》之銘言：
: ※ 引述《IslamicState (伊斯蘭國-不亂砍頭)》之銘言：
: : 數學最有用的應該是工具化
: : 最基本的計算、指對數、方程式、微積分
: : AI出現讓一些大師很緊張
: : 什麼猜想假說可能很快被破解
: : 還要出來組數學復仇者聯盟
: : 但這不就證明 AI 可以無窮模擬運算
: : 人類幾乎不可能贏
: : 未來可能靠AI就能解決這些問題
: : 所以一堆很刁的問題是沒有意義的吧
: 不是
: 這次解開的問題是一個特殊解
: 而且還是照著人類的思路去窮舉一個反例
: 數學家擔心的是
: 再解一個問題的時候
: 會經過很多試錯、撞牆的過程
: 在試錯、或撞牆中
: 也會發現新方法或新問題
: AI則跳過這些試錯過程直接給答案
: 這才是最大的問題