永不下车 第四九六章 学数

涉猎这一领域成败并不在于何时开始而在于能否想到这一步。

盛夏时节眼见就要过去东北太平洋大区的广袤土地上第一缕秋风带来丝丝缕缕的凉意nep_791的地下世界扩建工程紧锣密鼓在初号机测试进行的同时更大规模的“强人工智能”部署用基础设施也在紧张施工中。

研究划时代的“强人工智能”单论项目本身已经是一项前所未有的巨大成就。

但方然的动机据实而言并不是简单的探寻科学技术之未知他希望拥有的“强ai”能力至少也要在最顶尖的人类科学家之上。

否则从促进科技发展的角度庸碌的“强ai”就没有意义单纯研究意识、思维与认知进而用计算机+人工智能的方式将其复现便会成为旧时代的诸多烧钱工程徒然耗费资源而得不到即期的收益。

一切科学技术的研究必须要有收益否则nep便无法自残酷的竞争中胜出。

即便如此一开始研发“强人工智能”目的仍然是验证总体架构的可用性出于种种考虑nep_791地下世界里的初号机指标要求一点也不高。

采纳莱斯利兰伯特的意见方然为初号机选定的研究领域是数学。

遵循从易到难的原则考虑到强人工智能的一切初始条件只能来自于人而人类的科学技术体系又未必完全正确、完全自洽为避免不必要的干扰和疏漏“数学”这样一个最客观的学科是很合理的选择。

总之第一个“强人工智能”的目标是探索数学。

但依靠很原始的强ai能否去探索前沿解决大量悬而未决的问题呢当然不可能没学会爬就像跑只会摔一个大跟头。

研发组的具体规划是给予初号机的数据库一份简单的“已有知识列表”按fscim体系的规范要求录入基础知识条目而后启动该系统观察、测度系统能否从这些简单的已有知识出发推导出其自身并不知晓的数学定律。

即便推导出的结果极大可能是人类已经掌握、因此而毫无价值的东西。

但用来验证系统的可用性这却是一个可行之策。

不仅如此观察系统的运行借助asa这样的人工智能进行追踪还有望解析“强ai”的运作机理甚至搞清楚其自主意识的根源。

数据库思维核心具备这两大部分的系统原则上便是一个“强人工智能”。

不过早在项目的规划之初方然就意识到仅有这两部分所组成的“强ai”能力注定十分有限直白的讲其理论上的最高成就仅仅局限于现有基础理论的延拓、应用而绝不可能在现有基础理论的基础上更进一步。

原因很简单不论是人还是人工智能脱离客观世界、闭门造车都不可能凭空推动科学技术的进步。

理论对与不对要由实践来检验。