但换一个角度,一个人的智力再怎样高超,将一群人组织起来,从事研究,则所有研究者都会被“资讯交流效率低下”所困扰。
人类拥有的交流手段,视觉,听觉,触觉,嗅觉,味觉,除此之外,别无其他。
而这些手段,就算其中效率最高的视觉,传递讯息的能力也一点都不强,即便藉助学术论文、科研资料,研究者之间的沟通效率,也很难超过10~100bps。
随着组织规模的扩大,人与人之间,联繫愈加繁杂而紧密,这一问题便格外突出。
而利用FSCIM体系的计算机系统,则高效得多,哪怕微型计算机之间,彼此间的资讯互联也能达到Gbps、甚至成百上千Gbps的速率。
通讯的优势,在一定系统规模的支援下,可以弥补节点的能力。
继而,在计算机、人工智慧领域,创造出智力超越一个人、甚至一群人的系统,也会比想象中来的更容易。
不知不觉,时间来到1495年深冬,NEP_791地下建筑内的“强AI初号机”完成初步配置,各模组调试正常,等待阿达民审核一系列初始配置,将数据装入系统,就可以上电进行第一次持续联调。
只是1PFlops基础算力,对应的智力,可以达到什么样的水平呢。
这一点,在研发时进行过几轮模拟、估算,事到如今,莱斯利*兰伯特还是说不准,毕竟置信区间跨越几个量级,这种预测数字几乎没有意义。
故,在设置初号机的背景知识库时,研究人员的设置,是谨慎的提供FSCIM基础库——数学部分的资讯,这些资讯都是年头已久、绝对正确的概念、公理、定理等,难度则设置在“小学低年级”的水准。
难度水准仅供参考,事实上,研发组中的数学家,会同莱斯利*兰伯特一起研讨,仍无法判断提供给“强AI初号机”的数据,相当于人类的什么水平。
反正一开始的强人工智慧,无须与人类比较,只要有自我思维能力即可。
贯注数据,检查所有模组正常,西历1495年12月的某一天,强人工智慧初号机进入第一次没有明确目标的全系统联调,算力1PFlops的巨型机开始全速运转,监控系统抽取的数据,显示AI的逻辑内核运行基本正常。
基本正常,放在传统的计算机领域,这是一个很模稜两可、似不应出现的词。
用在当下的场合,显然,也不是指任何VLSI、超大规模整合电路与外围电路所必然存在的大量瑕疵、BUG等因素,而是对一个被期望有“自我演化”能力的AI,究竟什么样的运行状态是“完全正常”,本来也没有100%准确的判据。
身在东北太平洋大区某地,通过监控网路,方然“亲眼”目睹了这一幕。
屏幕上的画面,很普通,“强人工智慧”的上电运行、测试,过程也和一般的超级计算机系统差不多,并没有令人印象深刻的特别环节。
自己参与到这一项目里,身为前FFRI-IT(自封)的资深专家,方然没时间亲自为“强AI”编辑所有的FSCIM条目,不过FSCIM的条目的审核,则必须亲力亲为,才能保证身为管理员对其有起码的掌控。
儘管如此,对这一具“强人工智慧初号机”的机理,他的理解则很贫乏。
不仅是阿达民,事实上,根据“强AI”的总体架构,一旦该系统上电、开始运行,一段时间的自我演化后,系统的当前状态都会变得未可知,连研发组都说不上来。
第四九八章 阴云
这种表现,表面上似乎与一个随机系统、甚至混沌系统很相似,这并不是偶然。
一旦想到这点,方然脑海中,便浮现出若干年前就读生命工程时,浏览过的那些资料,当时自己对饶意识、思维与认知,还没有特别的兴趣,但仍然记得有一种观点,认为人脑区别于计算机系统的能力,正是来自于“混沌”。
系统,不论自身的内态如何混杂、甚至混乱,只要观测量有意义,便会有特定的功能。
正因如此,对监控系统的数据,方然只是有选择的随便看一看,他很清楚这些数据,甚至实时的数据流,充其量只相当于人类大脑的脑电图:
脑电图的波纹,与大脑的当前思维,是有些联系,但前者绝对无法准确的反映后者。
所以,这时候也没别的办法,耐心等待就好。
从1495年12月,到系统第一次向数据库中添加“有意义”的数据,前后经过了近一个月的时间。
等待的时间虽久,当发现被确证的那一刻到来时,方然还是很兴奋。
少有的兴奋。
身为NEP大区的管理员,永生的追寻者,人生,在方然眼里只是一场没有尽头的长征,漫长旅途中,能让他情绪波动的事物很少,但,“强人工智能”必定会是其中之一,而现在,这样的东西,似乎真的降临到了这世上。
“强AI初号机”的数据录入,监控系统的取样,一开始都是以FSCIM格式呈现。
对人而言,一串数据存储阵列里的数字,0与1的组合,是很难理解,研发组已借助通用型AI翻译、解析过,保险起见,方然自己又用ASA做了一遍。
然后他才确信,这段FSCIM标准的讯息,的确该是“自主思维”的研究成果。
简而言之,“初号机”的数据库,在近一个月的运行中,新增很多数据,对其中数据的解析工作也同步进行,只不过,由于解析所需的算力、资源较大,研发组只解析那些初步筛选后认为有一定价值的数据。
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