他的签证跟机票都已经办好，将能在两天后出发前往华夏，开启这次华夏之旅。
这些天多米尼特也没闲着，一部分时间他用在了研究宁孑的论文上。
数学家的心思是极为缜密了。
在学术本身找不到漏洞，他便开始通过对比宁孑发表的三篇论文，希望能从中找到论文作者不同的证据。每个人的写作风格甚至用词习惯都是不同的。
但他还是碰壁了。
如果说关于超维立方体敏感度猜想跟ns方程的论文，还稍稍能挑出一、两处瑕疵，那么最新的这篇还在审核中的论文，几乎就是完美了。
但这并不能说明什么，因为三篇论文的风格都是一致的，那就是严谨，严谨到让人发指。放佛是考虑到会有人逐字逐句去挑毛病，甚至连那些许多学者并不会在乎的连接词都进行过仔细考究。
好在多米尼特本就对这项工程没有抱太大的希望，他相信肯定不止他一个人会如此详细的考证宁孑的论文。既然到现在都没曝出这些猜测，那大半是很难找到破绽的。
只是挫败感更加强烈了。
因为当这样逐字逐句的去分析论文就会发现，作者的逻辑思维能力太可怕了，简直像机器一样精密。
多米尼特对于机器智能有过研究，并得出过一个结论。
人工机械智能的发展是标准的跳跃式发展模式。
具体来说就是当人类某项能力要比机器更强的时候，这个阶段的机器智能跟人类的能力比起来就好像个弱智，呈现出永远无法跟人类相提并论的态势。
可一旦技术发展到机器在某方面的能力要开始跟人类某项能力持平后，机器智能的能力会在短时间内突飞猛进，直到人类望尘莫及，根本无法与其匹敌。
这就好像曾经ib开发的深蓝超级计算机。
最初的国际象棋软件，是根本无法跟人类匹敌的，甚至对于那些棋坛圣手而言，用计算机软件来训练都嫌电脑太菜了。但当1996年2月，深蓝计算机第一次跟当时的国际象棋世界冠军交手，以2：4落败后，接下来的一次比赛，就直接战胜了人类顶尖选手。
进步的当然不止是这种娱乐性的比赛。
这些年计算机图像识别，语音识别领域同样在突飞猛进的发展着。
宁孑的论文给他的感觉就是机器超越了人类撰写论文能力之后，带来的质量提升。
当然这个想法刚从多米尼特的脑海中冒出，就被他挥去了。
毕竟现在的人工技能技术依然还很弱小，在很多方面对比人类本身的能力都显得极其弱智，尤其是在写文章这块，如果真的让机器来生成一篇论文，绝对能让审稿人看得想死。
所以在前往华夏深入了解宁孑之前，多米尼特决定暂时放下他对宁孑所有的成见。因为这些成见会干扰他见到宁孑后对这个家伙的整体判断。
在对比论文无果之后，多米尼特便开始搜集关于华夏的一切信息。
尤其是华夏京城的信息。
这次他听了一位哈佛教授的话，没有从国内的媒体上去了解华夏，而是通过网络跟一些已经在京城定居的美国人联系上，从他们口中来获取对华夏的整体印象。
果然得到的回答跟媒体上那些报道几乎完全不同。
听起来那里其实还更为自由。
更让他觉得不可思议的是，据说如果愿意的话，哪怕半夜也能在京城到处游荡，只要不大声吵闹，影响到居民休息惹来警察的话，并不需要太担心安全问题。只不过大半的地方太过冷清，大家不回去而已。
这在多米尼特听来的确是不可想象的。
因为即便波士顿的治安情况其实挺好了，尤其是哈佛所在的剑桥周边安全