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第四九四章 创造

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文明的延续,一个何其高远的终极目标,身在文明之中的绝大多数匆匆过客,都不会自然而然的意识到这一点。

民众,至多也不过是在规则的约束、激励之下,无意识的做出些微贡献。

但是对站在科学前沿的研究者,如莱斯利*兰伯特这样的人而言,文明的命运,人类的未来,便不再只是一种天马行空的呓语,而是探寻客观世界,追寻究极规律时,不自觉间就会冒出来的念头。

一个人的生命,不论长短,终究很快会有一个结束,这并非探究科学便能改变。

但站在更高的层面,俯瞰这短暂的一生,但凡曾在探寻真理之路上浴血奋战过的人,都会情不自禁的想起,自己的所作所为,在宏伟壮丽之科学大厦的每一砖,每一瓦,事实上都已触碰到了永恒。

肉身终将消亡,灵魂也将随之而散,但,亘古不变的真理,却必将随着文明的不断前进,大放光芒,照亮人类的波澜壮阔征途。

文明,是如此宝贵,倘若有这样一种手段,非此则不足以继续推动其前进,唯有如此,才有可能避免困死在盖亚的黑暗前景,这样的尝试,这样的努力,身为科学战线上的一份子,自己又有什么别的选择呢。

一个人的命运,不管他、或者她自己是否承认,终归都与文明血肉联系,骨肉相连。

面对这未可知的前途,念及至此,兰伯特的手有一点颤抖,他真的不知道,自己与若干同僚所设想出的这一切,是否能召唤出“强人工智能”的人间神迹,更不清楚自己经手的这一切,究竟会将人类文明,带上怎样的一条道路。

但,还是阿达民的话语,此时此刻,仍然在耳边回荡:

“……

人类文明,究竟会走向何方,这世界上并没有一个人能穿越时空,未卜先知。

但唯一能确定的则是,故步自封,止步不前,必定没有任何前途,假以时日,这样沉湎于现状的文明,必定会腐烂,衰亡,消散在时间的长河之中。

既然如此,放弃,根本就不是一个可选项;

身在这样一个时代,不,身在这样一个世界,你,还是我,根本就别无选择,而只有燃烧自己的全部,扛起指引文明前进的旗帜,不论强人工智能究竟是什么模样,必须将其创造出来,去争取那万中无一的希望。”

是的,哪怕只有万分之一的希望,也必得竭尽全力。

生而为人,降生在这样一个世界,盖亚的资源尺度,并非这时代的人力所能改变分毫。

建立在这样一种基础之上的文明,其科学技术的发展,必须竭尽所能,竭尽全力,但凡有任何一点突破的希望,都必须付诸全部心血。

哪怕这种希望,潜藏凶险,甚至可能反噬人类自身,终究也还是一条路。

想到这里,合起手中的笔记本,莱斯利*兰伯特霍然起身,大踏步的,向长廊尽头的会议室走去。

“先生们,今天的集中研讨会,我们继续讨论‘强AI’的基础架构。

关于逻辑内核模块,在前一次‘模拟式’与‘数字式’的讨论基础上,确定总体技术指标,拟定的第一阶段算力需求约……”

会议室里,在座的专家们,目不转睛的看着大屏幕,时而在平板上写写画画。

共计三十余位顶尖科学家的核心研发团队,今天到场的,是“强人工智能”核心模块的研发人员,在阿达民初步提出的构想指引下,细化方案,提出切实可行的技术路线,并尽快着手搭建第一套测试子系统,验证思路。

置身于NEP大区的地下世界,这里的一切,方然全都能看得见。

划时代的“强人工智能”,其中的风险,是多种多样的,仅仅出于杜绝反叛、潜伏的考虑,身为管理员的自己,也需要参与到项目的每一个大环节之中。

不过说真的,面对“强AI”这样的项目,方然更愿意相信,在座的科学家们想法多少和自己一样,更执念于项目本身,而不太会掺杂个人的利益、诉求,更不用说出于种种动机的蓄意破坏。

与行外人的想象不同,功能空前强大的“强人工智能”,其核心模块,倘若设计上没有错误的话,其实是很简洁,并不难逐一验证其可靠性。

此时此刻,一边聆听研讨会的现场语音,方然眼前的投影屏幕上,是“强AI”的总体架构。

“强人工智能”的基础模块,形式上,与人类以往创造出的计算机并无多大区别,强大算力仍然是AI的一种必须,其采用的大量计算节点+分布式存储器的结构,也是超级计算机的常见架构之一。

事实上,在制造验证机的项目初期,并不需要多么强大的算力。

真正独创性的模块,是在计算层之上的“核心逻辑”,这一部分的运行法则,一言以蔽之,是传统计算机程序与“敛散算法”的综合。

敛散算法的功能,用一句通俗的话来概括,便是莱斯利*兰伯特曾说过的:

“人会犯错,计算机则不会,这是人与计算机的本质区别,除此之外,别无其他。”

思维,认知,千万年来一直为人垄断的特质,本质上,究竟是怎样的神经冲动、意识活动,直到1495年的今天,人类仍没有全局性、系统性的认识。

针对人类大脑的研究,不用说,成果自然很丰硕,但面对这一百四十亿神经元构成的碳基架构,时至今日仍没有切实可行的“白盒模型”,一切研究都只能将大脑视为“黑盒”,观察若干参量,进而推测其运行机理,这种研究的效率极端低下。

正在NEP_791进行的研究,很明智的,并未执着于人脑的运行机制。

毕竟人脑与计算机有本质的区别,研究前者,对创造基于后者的“强AI”并无帮助。

取而代之的思路,则是从逻辑上提出一种“思维模型”,尝试从本质上、而非形式上模拟人类的思维认知活动;

即着眼于效应,结果,追求的不是像人脑那样运转,而只是等效的替代。

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