识空间里面，能模拟出现实中完全一样的飞行。第二阶段，哥德尔系统自己会去改变气动外形，大家还记得最后哥德尔系统给出的气动外形修改意见吧。
第二阶段就简单了，直接分析Ada的控制率找出缺陷就行，问题是王一男不知道哥德尔系统比他想象的更为强大，哥鲲鹏不仅仅知道116所的鸭翼重型隐身战机怎么飞，实际上早就知道其它布局的飞行器怎么飞的好，怎么飞的隐形！
要是哥德尔系统知道王一男在发愁什么，一定一巴掌抽过来，你个傻鸟，这么简单的气动外形，哥早就知道该怎么飞了（好吧，这里的哥完全是巧合），还用得着你瞎琢磨。
不过也正是王一男的瞎琢磨，才让哥鲲鹏再一次脱胎换骨，王一男想到最近看过的一篇论文，如果哪位读者提前想到，恭喜你，智商绝对超过160，对，就是米歌的那篇狗蛋的论文，发表在《自然》上的AlphaGo Zero论文，完全不依赖于人类的知识，只是告诉神经网络基本的规则和胜负的概念，然后让神经网络自我对抗学习，仅仅490万局自我学习之后，狗蛋就从完全不会，达到了打败狗狗大师版的水平，根据估计，让最强的人类三子不是问题。
如果抛弃人类实验的数据，因为从样本数量上来说，即使116所的22t数据，相对真实世界，也是相差了无数个数量级，完全让哥德尔系统的神经网络按照基本的物理学，特别是流体力学规则进行模拟，比如说将116所的常规气动外形以及动力参数输入哥德尔系统，让它从零开始学，怎么飞上天，怎么上升下降，怎么转弯翻筋斗等等，就像米歌的狗蛋一样，从完全不会的瞎下变成超越所有人类的高手。哥德尔系统也会从不会飞的菜鸟，变成最牛的飞行高手。
如果能够解决哥德尔系统的小型化和复制的问题，甚至可以抛开飞行控制率，直接让哥德尔系统自己飞，摇了摇头，王一男还是抛开了自己的狂想，就算真能做得到，第一要暴露哥德尔系统存在，第二这个随机的系统也太昂贵了吧，第三，估计就算杨总师也会被这
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