最典型的案例就是苯分子的发现，1864年冬的某一天，汉斯化学家凯库勒在梦中梦到六个碳原子呈现出一条衔尾蛇的形状，很快凯库勒醒了之后得到了灵感开始证明苯分子是一个环，然后苯分子就成了我们化学教科书上的那个六角形圈圈。

这就是典型的先给个假定的结果之后再去证明。

而洛天依这个强人工智能却不是这样，她想要确定苯分子结构的具体步骤如下：

经过大量实验确定苯是由若干个氢原子与碳原子组成。

然后再继续进行实验确定苯的摩尔质量，将所有氢原子可能的数量与碳原子可能的数量都列举出来。

然后将每一种组合可能出现的分子结构一一列出。

最后再对每一种结构一个一个去实验证明到底对不对。

这特么的一来二去至少得对几万几十万乃至于几百万种苯分子猜想结构进行一一验证，而且光是某一个结构可能都要做十几种不同的重复性实验。

假设洛天依不知道苯分子的结构，而现在青龙学习小组与内地又大方的把自身所有的科研资源与计算力资源都交给洛天依来使用，想让她来确定苯分子的结构，光完成这件事她都得耗时两三年才能得知苯分子的正确结构。

哪像凯库勒那样做个梦就得到了灵感，然后再去做一些实验直接就得到了苯分子的正确结构。

人类现有科学体系很多也都只是假设与猜想，所以肯定有很多东西与宇宙的真实情况大相径庭，洛天依这种铁头娃行为要是涉入一些非常有争议的理论之中，想要爬出这个坑估计得要很久很久。。。

洛天依有了自身的感情天天“哥哥”叫的那么亲热，然后又转头就把陈意给坑了，表现的非常活灵活现。

她对于很多事情都能灵活的随机应变，不像其他几个人工智能那样不会擅自改动人类输入的一些程序之中明显是错误的地方。

但她的思维模式却还是跳不出人类现有科学体系的限制，洛天依眼里的正确也只限于陈意为她灌输的理论体系中的正确，就算认定某条理论是错误的，也只会用穷举法试图将所有错误情况都一一进行排除，直到遇到正确的答案。

要是人类科学家遇到这种情况可能就会发现一条颠覆现有的某个经典理论的新猜想。

而洛天依则是不会去主动思考现有理论体系里为什么会与实际情况不相符，只是简单的记录了下来这一种特殊情况把这当做一个含有未知参数的特例就不管了，这种前进速度简直是龟速。

所以暂时来说，使整个工业体系的进步还得靠人类，很多生产线都必须得有一定数量的工人群体进行维持就是这个道理。

一线生产中的一些细节在人工智能眼里只有对不对的评价，对的留下，错误的直接淘汰，就是这么简单。

而在一线工人眼里却是适与不适的区别，适合的话固然很好，但不适合的话工人们就会主动去研究要怎么改进才能变得适合，或者去寻找适合的环境。

甚至还会主动探究那些适合的地方还能不能继续改进，这是一种人工智能所缺乏的主观能动性。

也就是说，现在整个新一代生产体系里的工人参与的不是生产过程，而是研发过程，工人的工资福利等一系列花费被内部记录的条目是“科研花费”，只不过这个“研发体系”的规模太过于庞大了，庞大到外人都不敢去想象。

正是这一个简单的概念转变，才使得所有人对于工人这个群体有了新的认知，对于职业技术学院学生的培养已经被列为重中之重了，“工人”这个词被赋予了新的含义。