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（“玄枵，无视距离的即时信息传输，你能做到吗？”）
（“……”）
没有立刻得到回复，似乎搭档在尽力尝试，这让你感到有些奇怪。
对于本体为计算机的她来说，“尽力尝试”这个概念本就很奇怪。
她到底在做什么？你正疑惑着，搭档在你的脑海中继续说了下去。
（“……呜，没有另一边的观测方式的情报的话，做不到，”）
（“也就是说，终究必须得本人亲自来回传递信息对吧？”）
（“对不起……”）
总感觉搭档的声音意料之外地消沉。你发现自己好像打击到了搭档的干劲，有些后悔。而且现在不是纠结于这个时候，所以你决定暂时放下这份疑惑，但那个疑惑点却始终在心中挥之不去。
你觉察到自重启之后，玄枵就表现得有些微妙。这并不是说她自身出现了什么变化，而是她好像突然开始对自己能否做到某件事这一点产生了某种不确定。
你——
_
观察搭档的反应
思考造成这一情况的原因←
无视
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从严谨的角度来说，”确定“一词恰好是能否被证明的表达，它其实可以说正是盖然计算机与图灵计算机的三大关键性不同之一——即：不能用一个可以放到图灵完备的机构上的方案来形式化你的理解。因为如果有一台计算机，它严格按照公理与规则运行，那么它必然会遇到它不能证明的真理。
这也被确认为“无法在图灵机上创造完全的自律化AI”的根本原因，因为无法从有限的公理与推理规则推导出所有结果。从结论上来说，任何在图灵计算机上构筑的神经网络算法，无论它最终的形式表现得如何贴近图灵测试，其本质都无法超出亚里士多德“提出问题-解决问题”过程。故，自律化不成立。（注：这个结论有多种表达方式。这里采用的是罗杰·彭罗斯的论述。）
换句话说，在数学上存在AI对于图灵测试中问题的极限。也即是说，理论上基于图灵机的算法必然遭遇“无法证明的真命题”从而必然一定存在使AI无法通过图灵测试的问题。（注：但是否一定会遭遇到这个问题则另当别论。）
理解“无法被证明的真命题”，正是盖然计算机对于不确定的判断定性的核心特征。
因为“自律化”这一概念的本质，是对于“自我指涉”的超越。当矛头对准自己时，一旦逻辑转换方向，无穷无尽的矛盾就会自然产生。
可是，盖然计算机对于不确定的判断定性不应该出现在这种场合吧？
“船长！……喂！你是谁？”
就在你准备更具体地向搭档了解情况时，从驾驶舱的另一边入口那里突然闯进了一个人。
你转头看向大副。
“我们二轨（注：大管轮的俗称）。”大副向你介绍，同时应该也是在向二轨做最简单的立场说明，“船内通讯设备出故障了，我打算让这小子帮忙传话，现在刚好要让他来找你们。我长话短说，船长刚才受了点伤，我暂代职务
