超级智能太过单一！菲尔兹奖得主陶哲轩首提“哥白尼式智能观”：人类智能和AI各有好坏，最会用AI的往往是会“带人”的人

在真实世界中AI究竟是什么人类智能又是什么它们之间有着什么样的关系近日“越来越关注如何利用 AI 和其他现代技术来重塑数学甚至是整个科学体系”的菲尔兹奖得主Terence Tao陶哲轩再次做客播客他与Tanya Klowden共同接受了访谈。Tanya Klowden专注于计算艺术史擅长通过对画布的物理信息进行计算分析来理解创作者及其创作过程。两人一同分享了近期在共同撰写论文《AI时代的数学方法和人类思考》Mathematical Methods and Human Thought in the Age of AI过程中对“AI和人类智能的本质关系”这一问题的深度思考。我们在编译这场播客的同时也找到了该论文原文。在两种信息源中最具哲学高度的观点是AI时代人类正面临一场类似于“地心说”转向“日心说”的认知领域的“哥白尼式革命”。我们不久前也报道过这一观点但在论文中他们进行了更清晰的阐述过去我们认为“人类智能处于认知宇宙的中心”但“现在我们正在发现或创造其他与人类智能在许多方面相似但在许多方面又截然不同的“星球”般的智能。”他们提出探索人类智能和其它智能的关系既有助于人类更有效地实现各种现实目标又能获得一种审视人类认知的外部新视角。而在这场播客里两位各自都分享了在新视角下发现的新问题。比如当AI越来强人类为什么还要思考智能的本质是什么科学的目的是什么人类个体的社会位置或角色会有什么变化AI是工具还是一种需要协作的新型“主体”在AI技术已经广泛地释放到世界中的背景下他们一致认为真正重要的是人类与AI的共同协作。由于人类智能和AI各有优势和局限所以“把各自的优势结合起来创造出超越单纯计算能力与个人创造力总和的成果”才应该是我们当下和未来的目标。与此同时Terence Tao还提到最会用AI的人往往是那些会“带人”的人因为AI需要被引导比如教师或者管理实习生、初级员工的人。而Tanya Klowden则认为和AI互动像是在养小孩LLM的“幻觉”像是小孩子有时候“投射”出的内心希望的现实。除此之外论文中还提出一些不同维度的有价值观点数学是研究AI社会影响的最佳实验场AI在智力生产领域应当作为辅助而不是替代人类创作AI可能生成对人类不透明但正确的数学证明使用AI进行效率提升是以让渡数据、认知工作流和决策权为代价的等等。图片以下为访谈的全部内容很有启迪性建议先收藏再阅读enjoy~AI的快速发展触发哲思人类为什么要证明定理主持人很好谢谢你们。不久前你们共同发表了一篇论文题为《AI 时代的数学方法与人类思维》。是什么问题或契机促使你们写这篇文章为什么是现在Terence Tao这篇论文的起点是一年多前有一位编辑联系我邀请我为一本哲学文集《数学哲学》写一篇文章。我并不认为自己是哲学家我的大多数工作都非常技术导向专注于解决下一个数学问题。当然我偶尔也会思考更宏观的问题比如为什么做数学、有没有伦理问题但这从来不是我的重点。但随着 AI 发展的速度越来越快我们不得不面对一些过去可以忽略的基础性哲学问题。作为数学家你可以证明定理却很少去追问为什么要做这些、对现实世界有什么影响、什么样的证明才算“好”或“有意义”。这些问题以前不在前台但现在必须认真面对。这些问题更偏向人文学科而这并不是我的强项。Tanya 是我多年的朋友我们之前也合作过项目比如一本关于宇宙距离测量的科普书。我负责其中的数学部分而她擅长补充人类故事让内容更有叙事感。所以我邀请她一起合作她也很快答应了这个项目我们大概花了一年时间。Tanya Klowden确实如此。过去 Terry 也提到过对于很多人来说AI 是一个“黑箱”。在我的研究中我需要把成果呈现给艺术史领域的学者他们对 AI 会有不确定感。他们能理解 AI 用在数学上可以得到客观结果但在人文学科里一切都更主观。因此大家会担心幻觉问题、价值判断以及这些系统背后的伦理。相比之下在数学里我们很少讨论这些。所以我们看到一个很大的兴趣点人们希望理解 AI 是如何运作的是否与人类思维类似还是完全不同它是工具还是一种需要协作的新型“主体”这篇论文给了我们一个机会去探索这些问题总结我们的经验并提出一些思考框架比如人们该如何使用这些系统、该给予多少信任。我们在论文中提出了短期、中期和长期的使用建议本质上是围绕“关系建立”随着使用加深人们会逐渐增加对 AI 的信任同时也会意识到它的价值与风险并存。包括当前社会中一些潜在的系统性风险也可以通过更公平、更有同理心的方式来应对。主持人你们提到 AI 是一个很强大的工具但也不应该让它取代我们的思考。当读者读完这篇论文时你们希望他们在哪些方面改变看法Terence Tao对我来说这篇论文最大的收获是让我意识到我们必须用更整体的方式来看待这种技术。AI 的规模和复杂度让人感到压力人们很容易只关注一个具体问题比如它能不能解题、答案对不对。但这也是一个机会让我们重新思考目标本身我们为什么要解决这些问题代价是什么现在 AI 在数学领域已经可以解决一些开放问题甚至直接给出证明。但有时候这些证明并不令人满足。我们得到了答案但缺少“故事感”。我常用一个比喻人类去看瀑布会徒步、查地图有一个过程虽然辛苦但最终体验很完整。而现在我们有工具可以直接“飞过去”拍张照片就回家。从结果看是完成了但体验是空的。所以我们需要重新思考我们最初为什么想去看这些“风景”。Tanya Klowden在这个基础上我也常用一个类比日全食。我们曾经在 2017 年去俄勒冈看日全食2024 年又在印第安纳看了一次。两次都是临时决定甚至不确定能不能赶上。但当你真正站在那里看到那一刻你会有一种与宇宙直接连接的感觉甚至会让大脑“短路”。一切发生得太快结束后你会怀疑那是不是真的。AI让我们重新审视社会角色、智能的本质和科学的目的Tanya Klowden这件事真的发生在我身上吗这是我真实经历过的吗我们后来发现作为一家人一起经历这件事非常有意义因为我们可以彼此交流你当时的感受和我一样吗我们真的共享了同一种体验还是各自被困在自己的意识里只是在平行地经历这一切其实使用 AI 的体验常常也类似。它像是突然出现完成一些人类大脑难以想象的事情。比如一些顶尖数学家花了几个世纪都没解决的问题突然有一天计算机给出一个“可能的解”这让人很难理解——它明明只是硅和电构成的系统却像是从某种“内在”中生长出答案。所以适当地退一步去看待这一切很重要。你会意识到它不仅仅触发理性思考还会激发强烈的情绪。在很多人身上这种冲击甚至会短暂“压制”理性因为它远远超出我们对其能力的预期。于是我们会反复回看它的输出试图理解它到底做了什么。我还记得最早的一批扩散模型可以生成图像或者最早的大语言模型开始写十四行诗的时候。我们让它写关于各种主题的诗——量子力学、数学问题甚至是关于莎士比亚十四行诗的“元十四行诗”。它们可以瞬间生成我们当时的反应是这不可能这简直像“机器里的幽灵”一定有某种来源因为这种强度远超人类的直觉理解。所以把这些例子和体验整理出来对我们来说很重要。我们希望告诉大家这些事情确实发生了它们带来了怎样的感受以及它们如何让我们重新审视自己的专业位置以及作为社会中个体的角色。这也是这篇论文一个很有价值的地方——它让我们重新设定预期并向读者提出一些问题帮助他们理解自己与 AI 互动时的体验。主持人谢谢这部分很有意思。确实有些事情本身也许并不那么令人兴奋但一旦有人可以一起讨论就会变得非常有意义。这也让我想到另一个问题在这个项目中是什么促使你们选择合作尤其是你们来自完全不同的领域——Terence 更偏数学而 Tanya 更偏艺术与人文学科。为什么会觉得彼此是合适的合作对象Terence Tao正如我之前提到的AI 带来的问题不只是技术问题还涉及人文学科层面的思考。我对技术问题很有把握比如 AI 能解决多少问题、能力边界在哪里但像“智能的本质是什么”“科学的目的是什么”这些问题我需要正面去面对。所以我确实需要帮助。Tanya 是我认识 30 年的老朋友我们之前也合作过科普写作所以这是一个很自然的选择。我提出合作她也很快答应了。Tanya Klowden我再补充一点。我们认识很久了一直有各种形式的合作有些甚至不是正式项目。我可以透露一个“小秘密”Terence Tao 的创造力其实非常强只是大家可能低估了这一点。和他合作一直是一件很愉快的事我们在很多时候形成了一种“正反对照”的关系。所以当这个论文的写作机会出现时我们很自然地开始来回讨论这些问题找出我们观点重合的地方也找出差异。然后尝试把这些表达出来。我觉得我们这种关系其实代表了很大一类人——我们有共通之处也有差异而正是这些差异往往是创造力的来源。在这个过程中我们可以充分利用这些差异这几个月的合作过程非常愉快。真正有价值的是人类与AI的协作主持人很好。这也引出一个问题当你们背景差异这么大一个偏技术一个偏人文在合作时如何避免各自过于坚持自己的立场Terence TaoTanya 在这方面非常直接笑。如果我变得太技术化她会立刻指出来。一开始的草稿里我甚至写了一些“数学是科学之王比其他学科更优越”的内容——很快就被删掉了这显然是她的影响。我一直很重视合作尤其是和思维方式不同的人合作。虽然这样会更费力有时候你的想法不会被采用但最终成果往往更好。合作能创造出单个人无法完成的东西。其实这和人类与 AI 的关系也很像。我觉得很多公司在推动“纯 AI 方案”也有人坚持“纯人类方案”但真正有价值的是两者之间的协作空间。Tanya Klowden我的研究本身就和“协作”密切相关尤其是文艺复兴时期的艺术工作室。很多人提到文艺复兴会想到所谓的“忍者神龟艺术家”——达芬奇、米开朗基罗、拉斐尔、多纳泰罗人们把他们想象成独立创作的天才比如米开朗基罗一个人完成西斯廷教堂天顶画。但现实是无论是文艺复兴时期还是更早人类一直是在协作中创作的。人们汇聚各自的能力完成那些远远超过个体能力总和的作品。我的研究之一就是试图识别这些被忽视的个体让他们的贡献被看见理解这些作品为何具有如此强的感染力。所以我们知道协作是一种基本的人类能力。而AI 虽然看起来“异质”但某种意义上它是人类集体思维的一种延伸是创造力的一种进化形式。既然人类一直在协作现在出现了这样一种新存在我们需要学习如何与它协作。同时要避免人与 AI 之间出现根本性的沟通断层。目标很明确把各自的优势结合起来创造出超越单纯计算能力与个人创造力总和的成果。“哥白尼式智能观”人类智能和人工智能各有好坏协作创造新能力主持人谢谢你们的分享。我觉得这点很重要尤其是在当下 AI 发展过程中很多人要么过度依赖要么极度排斥。确实需要更清晰地理解它。Terence Tao这正是为什么我们需要认真思考“什么是智能”。现在主流叙事往往很单一、线性AI 要么低于人类智能要么等同人类智能要么超越人类。一旦进入“超人智能”人类就变得多余。这种看法过于简单。我们需要一个更丰富的智能观。在论文结尾我们提出了一个叫“哥白尼式智能观”的框架。就像过去人类以为地球是宇宙中心其他天体都围绕它运转。后来我们才意识到这只是众多天体系统中的一部分。类似地人类曾经认为人类智能是最高形式动物、计算机、书籍等只是次级存在。但现在我们看到的是一个更复杂的“智能宇宙”人类智能有自己的优势与局限计算机智能也有不同的优势与局限而二者的协作还能创造新的能力。我们需要从更广阔的视角去思考而不是只看“人类能做什么”或“机器能做什么”。图片Tanya Klowden这个“哥白尼式转变”是我认为这篇论文最重要的贡献之一而且我几乎没见过其他人提出类似观点。这个想法最初是 Terry 提出来的我们反复讨论后意识到它非常关键。人类很擅长通过类比来理解世界。如果你了解从“地心说”到“日心说”的转变有多颠覆就更容易接受现在这个变化。关键在于这种转变不会让我们失去什么。相反它让我们进入一个更广阔、更有活力的世界在那里我们可以做到过去无法想象的事情。它打开了新的可能性这也是我特别喜欢这个观点的原因。我们最终以一种很乐观的基调结束论文——把 AI 看作一种新型关系的开始。它不一定是“弗兰肯斯坦的怪物”也不一定会反噬创造者。它可以是一种我们欣赏、也被我们善待的存在。我们可以与它协作创造出单独任何一方都无法实现的成果。当前的AI适合用“带人”的方式理解主持人谢谢。我也很认同这个观点现在的讨论确实容易走向极端。我们既要看到能力也要看到问题。我还想到一个有趣的点之前有一篇文章提到人们和 AI 互动时经常会说“请”和“谢谢”这甚至增加了像 Anthropic 和 OpenAI 的成本笑。还有人开玩笑说这样做是为了将来“机器人起义”时能被优待。但更有意思的是这种对 AI 的尊重是自发产生的。人们会自然地把它当作一个“对象”来对待。我们确实会把自己的情感投射到任何事物上但这种方式反而帮助我们更好地使用 AI——把它当作一种关系而不是像使用百科全书那样的工具。Terence Tao确实如此。有研究发现最能从 AI 中受益的群体往往是教师或者管理实习生、初级员工的人。因为当前的 AI很适合用“带人”的方式来理解它不完美需要引导。而那些不擅长管理他人的人往往会直接下命令一旦结果不符合预期也不知道如何调整。这说明一些人与人之间的“软技能”正在迁移到人与 AI 的互动中。Tanya KlowdenTerry 以前常说和 AI 工作就像带一个不太成熟的研究生。但我总觉得更像是在养孩子。你会突然拥有一个你完全不了解的“存在”。最初的一年它更像动物——通过哭闹表达需求你的任务只是回应“没事我在。”然后它逐渐形成个性开始学习语言建立连接。你会看到一些共同兴趣也会看到一些完全意想不到的想法。这种从“第一性原理”认识一个新个体的过程其实在人类经验中并不多见。但现在AI 把我们都带入了这种情境。我觉得当前的 AI 很“幼态”。比如所谓的“幻觉”让我想到幼儿阶段的孩子。小孩子其实不会“说谎”当他们说出不符合事实的话时他们并没有在区分真与假。他们只是表达自己正在经历的、或者希望经历的状态。比如桌上的饼干不见了你问孩子是不是他吃的他会说“没有”。你明明看到他脸上有饼干屑。这不是欺骗而是他希望事情是那样的于是“投射”出那个现实。当你理解了这种人类发展的过程再去看 AI就会发现很多“异常”其实变得可以理解。这也让我们更容易对 AI 保持一种“宽容”就像我们对彼此那样。Terence成长建议真正有教育意义的是失败和卡住的过程主持人这个视角很有意思。听起来我们确实需要花时间去引导它。在结束之前我想问最后一个问题。特别是想问 Terence你应该经常被问建议类问题。那么有没有什么你觉得被误解或者被高估的建议或者大家常说的“成功方法”Terence Tao我觉得首先要多从不同来源获取建议。愿意向别人请教本身就是一件很有价值的事因为这意味着你意识到他人的经验是可以学习的。但问题在于很多人会本能地去找领域里最成功的人问他们是怎么做到的。这种视角当然有价值但不能成为唯一来源因为它本质上是一个非常有偏差的样本。这些成功者也许尝试过和其他人一样的方法只是他们更幸运或者有更好的资源和人脉。所以你还应该去听那些和你处境相似的人——也许只是比你领先一两年但正在经历类似的挑战。这一点在 AI 领域也很明显。现在训练 AI 时很多数据都是“成功案例”比如发表的论文、解决的问题。但真正有教育意义的是那些失败和卡住的过程——一个人如何在反复尝试中走出来。这些往往发生在私下很少被记录。而人类正是通过这些过程学习的。犯错不舒服但却是成长中不可或缺的一部分。所以多和正在经历类似问题的朋友交流会很有帮助。可以听“名人建议”但也别忽视身边的人。Tanya Klowden作为长期朋友和合作伙伴Terry 在我学习过程中给过我很大帮助。曾经有一段时间我意识到自己需要重新面对数学因为我对它缺乏信心。他非常耐心地支持我。有一次我问他“你最重要的一条建议是什么”他的回答一直很一致而且对我帮助很大——不要害怕问“愚蠢的问题”。https://www.16pic.com/sucai/tupian_26412927_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412905_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412928_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412929_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412930_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412880_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412868_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412931_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412932_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412933_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412934_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412935_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412936_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412937_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412938_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412939_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412940_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412941_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412934_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412942_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412943_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412944_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412945_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412946_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412947_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412948_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412949_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412950_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412951_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412933_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412952_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412953_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412954_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412955_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412956_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412957_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412958_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412959_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412960_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412961_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412954_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412962_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412963_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412944_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412945_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412946_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412947_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412948_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412949_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412950_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412951_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412933_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412952_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412964_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412965_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412966_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412967_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412968_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412969_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412970_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412971_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412972_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412973_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412974_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412938_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412958_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412975_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412976_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412977_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412978_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412980_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.htmlhttps://www.16pic.com/sucai/tupian_26412982_0-0-0-0-0-0-0-0-0_1.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Tao我们在论文里写的内容也可能会有人不同意。如果有人觉得我们错了并提出更好的观点那其实是好事。如果这篇文章能激发别人写出更好的文章那我们的目标就达到了。主持人很好。谢谢你们今天的分享聊得非常有意思也让人对这篇论文有了更深入的理解。今天就到这里。