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而图灵测试，就是为了判断人工智能的能力是否达到一定水平所提出来的。
具体内容是让人类评判员在不可见的情况下，与一台机器和另一个人类进行对话后，看能不能一致地判断出哪个是机器。
如果连人都分不清电脑另一头和他对话的是人还是机器，那便可以说明人工智能的能力已经达到了人的程度。
江铭预感这个任务可能需要比现在大得多的算力和大量的数据。
甚至还需要一些理论上的创新也说不定。
毕竟自己的小澄翻译傻傻的，缺乏了点人味，如果基于LSTM堆大量数据的话，似乎是没法完成任务的。
当然这也可能是因为翻译软件被妹妹逼着叫“小澄”的关系。
江铭撇撇嘴，如果自己真能做出来一个足够通过图灵测试的人工智能，这回必须得叫“小铭同学”！
再看看其他任务。
任务B和C都是和量子有关的，江铭目前的了解还不太多，只能考虑等物理学等级提升之后，考虑一下找物理领域实验室合作，寻求一些出路。
再看晋升任务D...
“我靠，系统你还有没有人性...”
江铭简直想直接放弃了这个任务。
这个问题他之前在信息学的书籍中读到过。
P/NP问题的阐述很简洁，只有一句话。
所有可以在多项式时间内验证解的问题是否也可以在多项式时间内解决？
然而，这个问题的难度甚至可以与数学中的哥德巴赫猜想，以及物理中的大统一理论并肩。
这个问题同时还被列入了蓝星千禧年七大数学难题之一，或者说是之首。
如果解决这个问题，甚至提出足以帮助解决这个问题的思路，就能获得整整800万蓝星币！
江铭当然对此垂涎很久，但即使拥有系统，也对这个问题感到彻彻底底的无从下手。
这其中涉及到一个所谓时间复杂度的概念，也就是利用算法求解某一问题所需要的时间与这个问题的规模的关系。
比如其中最著名的NP-hard问题，旅行商问题。
假设有一个旅行商需要访问一系列城市，每个城市访问一次后返回出发点，目标是找到一条最短可能的路径来完成这次旅行。换句话说，旅行商希望在访问所有城市恰好一次后返回起点，并且总的旅行距离（或成本）尽可能小。
用数学语言来表述的话，就是给定一个完全图，其中包含n个顶点（城市）和边（连接城市的道路），每条边都有一个权重（代表两个城市之间的距离）。旅行商问题要求找到一个哈密顿回路（经过每个顶点恰好一次的回路），使得这个回路的总权重（即路径长度）最小。
这个问题的验证时间复杂度是O（n），也就是说只需要差不多n次计算机运算，即可验证给定的路径是否可行。
然而现有的解决旅行商问题算法只有暴力搜索这一种，时间复杂度是O（n^2 * 2^n），这意味着即使只有100个顶点，所需要消耗的资源已经到达了一个天文数字！
也就是说，江铭需要提出一种快速算法，能解决旅行商问题，证明P=NP。
或者是想尽办法，找到一种证明P不等于NP的思路。
这真的不是凑数任务吗？江铭吐槽。
事实上，世界上的许多难题，都可以通过数学规约，规约到一个NP完全问题。
如果真的找到这样一种快速算法，全人类怕不是都要集体飞升了！
江铭又看向最后两个任务。
“提出闭环理论以支配复杂系统的涌现行为么...”，江铭陷入了思索。
