我们能否训练一个人工智能只找到梅森素数并打破目前的记录?
梅森数是一个数的形式（其中 n 是一个非零自然数），一个素梅森数（有时是梅森素数），因此是这种形式的一个素数。
梅森数有一个有效的素数检验，即 Lucas-Lehmer 素数检验，它生成已知最大的素数梅森数。
然而，梅森素数很少见：2020 年初已知有 51 个。他们的研究是协作计算项目 GIMPS 项目的主题。
和只有一个输入 n 提供给 IA，只有一个输出 p，无论是否素数，以及大量数据来训练这个 IA其中我们有所有的输入 n 和输出 p。
IA 具有错误率，但经过超级训练的 IA 具有降低的错误率，并且可以推断 p 是否为素数，如果输入.
素数的根本困难在于，出于所有实践目的，它们是随机分布的。大多数关于素数的定理（和未解决的问题）——比如说，有无限多个被两个分隔的素数对——可以通过假设素数是随机分布的来推测，尽管实际证明事情当然要困难得多。
那么在你的情况下这意味着你想要一个函数对于大多数参数来说为零，除了极少数随机定位的参数，它是一。这本身就已经是一个困难的命题，因为函数没有规律性（平滑性），这使得“学习”这样的函数变得非常困难：一般来说，你不能做得比简单地将功能是一。
但是您要求的事情更加困难：您希望这个学习函数不仅表示已知参数，而且实际上您希望推断超出已知值。但这需要您尝试学习的功能的某种平滑度，这使我们能够从我们所学的内容概括为我们想要应用它的内容。但是素数的随机性在这里再次击中了你：素数没有特定的模式，在它们的位表示或十进制表示中没有任何东西，或者任何其他可以提供这种模式的人可以学习的东西；如果有的话，素数将是一种更简单的数学对象。