，它也是根据现实的基础来进行的相关推演，如果最终，所需要条件并不满足，那也是没办法的事情。

“比如，若是让ai研究怎么制造太空电梯，问题分解到最后，一定是需要一个超强韧性的材料作为基础的，这种材料如果存在则是皆大欢喜。

“但事实上，现在并没有这样一种材料。”纪弘说道：“ai不是万能的，巧妇难为无米之炊。”

“那到了这种程度，”有人立即问道：“是否能够利用ai去研发这种新材料呢？”

“当然可以，”纪弘没有否认，而是说道：“这就是递进了，ai作为一个工具，用它干什么都行。但最终能做到什么程度，还得看基础。”

研究新材料需要大量的实验，而这种实验，仅靠ai的推演是否能够达到和现实实验室一样的效果，当然是存疑的。

非线性的模拟想要达到百分之百那是不可能的，否则，ai作为万能实验室，那就直接无敌了。

纪弘这边的推演目前更多依赖的是数据，对于非数据，也就是现实世界的推演还尚欠火候。

“也就是说，现在，如果有材料，实验室有现成的材料性质等相关数据，ai对于这种材料及其成品应用的推演已经慢慢成熟，但推演一种并不存在的东西的性质，目前还不太够用。”

经过纪弘的一番演示操作和解释，科学院的一帮人对于ai能做什么，怎么去操作，能做到什么程度有了一个明确的认知。

“不知纪教授能否长留？我们这边下一步的任务非常繁重，如有教授，可似如虎添翼！”

丁华尚未从刚刚的震撼中走出来，哪怕不能预测未知材料的性质和作用，但对已有材料性质的趋近完美把控已经是一件非常不得了的事情。

正如刘向东院士所说的那样，将会改变整个科研领域的格局。

丁华当然希望纪弘能够多