有些沙哑的开口招呼，方然停下脚步，他抬起头，看向一脸询问神色的莱斯利*兰伯特。
“计算机，与人工智能，已经超越了人；
莱斯利*兰伯特，面对今天的强AI，您是否认同我的判断。”
“这……”
“不要匆忙下结论，兰伯特先生。
我真正想表达的意思是，计算机的能力，恐怕，在很久之前就已经超越了人类，哪怕其上运行的，并非AI程序，而只是枯燥乏味的数据库指令集，其本质上的能力，照样要比创造出这系统的人类，更加强大。
人脑的等效算力，是多少，您有一个大致认可的数字吗。”
“呃，大概是……
我想一想，可能在十到二十TFlops，但您肯定知道，这种数据上的量化几乎毫无意义。”
“的确如此，但，为什么？
人脑的处理能力，与计算机的处理能力，两者根本无法放在一起比较？
原先我一直认为‘正是如此’，但现在么，却不这么认为，或者说，我觉得我们已经找到了一种客观，公平，能准确衡量‘人脑’与‘计算机加人工智能’这两者之能力的表尺，进而很直观的回答刚才的问题。”
听到这里，莱斯利*兰伯特的思维，何其敏锐，他几乎要猜到了答案。
“标尺，不是枯燥的数学计算，也不是矫揉的文艺创作。
回顾过去，人类用于衡量计算机、人工智能，甚至也往往用来衡量人类自身能力的标尺，就是这样的莫名其妙：
让人脑进行数学计算，或者，让人工智能撰写散文，用各自不擅长的事务，去粗糙衡量算力，进而进行不公平、因而注定毫无意义的比较，这种做法，又怎么可能准确度量人工智能的能力，进而指引研发的方向。
新的标尺，是的，我们其实一直在准备，不是吗？
只不过是到了‘强人工智能’的时代，这种标尺，才第一次有了应用的条件。
科学研究，探寻客观规律，这是迄今为止最客观，最公正的标尺：
不论人，还是人工智能，能够在这一领域取得怎样的成就，取得这些成就，又需要怎样的资源、算力与时间，两相对照，才是最有利的判据。
而依照这一判据，既往不咎，今天，你我都很清楚：
计算机、人工智能超越人类的时代，已不再是一种想象，而真正到来了。”
……
阿达民的表态，特别是，最后关于“判据”的一段话，凌莱斯利*兰伯特印象深刻。
这种印象，在走进会议室，面对那些对“强人工智能”之力表示质疑，进而怀疑这一项目价值的数学家时，变得愈发强烈。
如果说，在今天的对话前，他对数学家的诘问还有所保留；
那么，在聆听阿达民的断言后，对人工智能，乃至自己一手参与缔造的“强人工智能”，究竟可以达到
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