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下，下次要增加多少時間。
就是這個思考，會讓你實驗煮麵的次數變少。
可能煮個三四次，也就弄出來了。
而人工智慧他不一樣，這次煮一分鐘沒煮好，它就會立刻測試一分零一秒，然後是一分零兩秒。
以此類推。
一直到煮出來符合結果要求的麵條。
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當然，真正的科研專案，要比煮麵條複雜的多。
所以人自己研究，不可能像是煮麵條那麼簡單，或者說做好預估。
而一旦這個過程分成很多步驟， 並且每個步驟的資料量都十分龐大時，這種預估，幾乎就等於不可能。
但人工智慧它不怕累，只要給出初始資料，路線規劃，還有最終目的地，它就會像導航一樣，給你在最短的時間內，規劃出一萬條路線，然後挑選出其中最近的一條。
甚至還可以是幾條。
現在，人工智慧就在幫蘇葉做這個事情。
蘇葉給出的是科研的結果資料。
因為這個資料絕對正確，並且絕對能夠達到，所以在給出結果，並且給出所有涉及到的變數以及相對應的區間後，剩下的過程，人工智慧就會自動完成，找出“最短路徑”！
“藍星，系統還有處理能力還有多少富餘？”
“還有12%。”
藍星的回答越來越順暢了。
昨天還是嬰兒，今天就口齒清楚。
“將所有已知資料，編寫大學用的教材。
參考現有的大學教材節奏。”
“好的，相關資料採集與編撰中，預計完成時間，13天21小時。”
“嘖嘖。”
蘇葉忍不住咂吧了一下嘴。
看看，多輕鬆。
等著教材編寫出來，扔給華夏那些專家學者們看一看。
那些新手學生不一定能看明白，但這些專家絕對沒問題。
然後讓看懂之後的他們，再重新編寫一遍，弄幾冊習題，這項光榮而艱鉅的任務，就算是完成了。
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