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别看庞加莱和图灵平时会吵闹，但如果涉及到学术，那一定是非常严肃的。

图灵并不是那种不懂装懂的人，真有问题一定会问到明白为止。

陆山赞成图灵的打算，并且参与了进来，近期的工作重点就是这个了。

根据黎曼猜想提供的新视角，计算机方面获益的应该是加密算法和密码学，这玩意毕竟有大篇幅是关于素数的。

不同于rsa加密算法，依赖于大数分解的难度来保障安全性。

黎曼猜想对素数的分布有着高度的概括，自己掌握就容易攻破对方而别人攻破不了自己。

所以陆山和图灵的编译器首先要求的就是安全性，但黎曼猜想带给人类思维上的拓展远超想象，探索世界有了更多的角度。

这就叫做触类旁通，理学学科很多内在的东西都一致，归根结底是最底层的数学逻辑就那一套。

有了陆山的加入，编译器很快有了眉目，框架迅速搭建起来，细节也在不断的填充。

缓了一口气，陆山揉揉发酸的眼睛，休息一下，图灵再检查之前做过的工作，看看还有没有遗漏。

经过几天（奇点实验室时间）高强度的工作，智能编译器终于落实了。

图灵与陆山捣鼓出来的智能编译器，有三个最重要的特点。

第一个特点自然是简明扼要，图灵和陆山都极其痛恨冗长的代码，那玩意不只是在敲下去的时候痛苦，以后维护起来更加的痛苦。

知道为啥很多游戏，系统越来越大吗？

那就是因为一开始代码就没整好，后期又无法优化，简化。

每一次升级都是在原有的基础上叠加代码，越叠越高，越叠形状越离谱，行内把这个叫做“代码屎山”。

形象一点说就像是一堆垃圾，叠得很高很高，歪歪扭扭，可就是还能运行。

代码能跑就别动，这是行业内的准则，所以必须一开始就简明扼要，尽量减少代码，以后就好维护。

第二个重要特点是稳定且具有拓展性。

稳定性是非常非常重要，代码屎山越叠越高，稳定性的隐患是非常大的，很可能一个小的错误就会导致整个代码屎山倒塌。

但如果想要优化过去的代码，让系统更加简练，就相当于把原来下面的东西拆出来，把东西塞进去，然后程序还能跑，这个难度自己想象，没法形容。

若一开始就方方正正，以后维护起来就会好上很多，智能编译器就是这么个特征，它标准化了。

相同的东西会先理解，然后用相同的代码来实现，避免过于冗长的描述。

模块化生产，标准化工艺，随时插随时用，智能变异器就是这样管理代码的。

以后还能对之前的屎山代码进行优化而不会发生系统崩溃，以后的系统甚至可能越用代码越少，对cpu的要求就越低。

拓展性说的其实就是智能编译器的学习能力。

智能编译器在接受用户编译代码的时候，会学习人类的语言和逻辑。随着编译的应用软件越来越多，编译器会越来越聪明，类似传统编译器的函数库一类的东西。

相同的情况会记录，相似的情况会根据变量自己调整。简而言之就是增加了自己的知识库。

这样的好处是什么？

原本敲代码是一行行的敲，同样的东西也要一次次的重复。

而智能编译器直接把过去见过的东西直接给你弄进去程序，如果不对，直接修改一些东西就行。

底层逻辑依旧是转化为0和1让机器明白，但过去是手动的，现在是自动化了，节约的时间非常可观。

举个简单的例子，编译器刚完成的时候，用户要计算长方形面积。

你的告诉编译器运算逻辑是长乘以宽。

继续使用下去，编译器看到你想知道长方形面积，自动就长乘以宽，不需要再表达逻辑。

如果是编辑游戏，就省下更多的事情，行动，战斗，画面都是计算量极大又重复性很高的工程，有了这个就真的能解放不少人手，缩短工期。

到以后，人类就能创造出更多极具特色的游戏，尽情发挥想象力。

并且，使用的次数多了，甚至还能持续优化最新的逻辑，替代过去的逻辑。

当编译器发现描述某种内容的逻辑升级了，能让代码的行数变少，那么它就会自动更新，这就是学习能力。

在陆山的认知当中，这才哪到哪，以后还要提升编译器的智能性，有跟人交互的能力。这样的能力就好似AI，需要训练，需要积累。

最后的一个特点是要用先进的硬件支持，这里暂时用的还是西方的cpu，没办法，西方有，夏国没有。

这个问题还得夏国科学院那边想想办法，说不定有办法买到西方比较先进的