但对于ASA,方然观察到的情形,则并非是在软件、而是在行为层面的一种仿生,他隐约察觉,完全活跃起来的人工智能,面对近乎无限的信息海洋会作何感想:
AI的思路恰与人脑类似,是近乎于并行的迅速尝试大量路径,并通过各种判断条件,将绝大多数无效路径终止,进而获得相对可行的路径。
区别只在于,以计算机的强大算力,处理的广度和深度远超人脑。
拘于永不下车的目标和有限的时间精力,事务繁多,方然研究人工智能的时间并不长,但,面对屏幕上的实时监控数据线图,他还是心生感慨,认识到电脑与人脑,人工智能与人类思维之间,并无本质上的区别。
但是不是就能说,人的思维,可以与计算机的运作等同呢……
无意间触及了一个意味深长的问题,潜意识知道这会有多难,方然没多想,他等待着ASA给出结论,却始终没如愿。
关于ASA本身,因为是集思广益般的开发出来,这种规模的软件,出现一些错误再寻常不过,软件运行的几周时间里就崩溃过好几次,即便有数据备份,但远程操控基础科学部的服务器、再登陆计算节点去处理,很繁琐,这种为隐藏自身信息的安全措施大大拖延了项目的实际进度。
不仅如此,就在软件趋于稳定、正常工作后,虽然为AI解决问题的方式而感慨,方然拿到的报告,却没有多大的价值。
7*24的不眠不休,ASA追踪到若干疑似“匿名者”的联邦公民,但针对性却不高。
说白了,这些形迹可疑的目标,有可能是“匿名者”,更有可能是蛰伏在联邦的同类,最大的可能还是系统判别的太粗糙、草木皆兵所致,而调查其他竞争者的行踪,并非方然的目标,现在他可没有精力去调查同类、甚至自相残杀,而只想弄清楚匿名者本人的近况。
那么是软件的大方向有问题吗,回顾报告,方然并不这样认为。
根本的问题,基于ASA的洪水泛滥般探索、逐级筛选验证的调查方式,算力消耗太大。
伯克利大学的网络带宽,在联邦政府新一轮经济刺激政策下,提升显著,看上去并不成为调查的掣肘,但是ASA要完全执行搜索方案,需要十分庞大的算力和存储空间。
方然粗略估计,可能需要独占伯克利的两台大型计算机才勉强够用,这显然不现实,莫说采用非法手段太危险,即便合理合规的购买算力,一台算力PFlops级的大型机每天也要支付上万马克,这还是校内结算价;以自己现有的财力,这样做完全是得不偿失,还要承担暴露行迹的风险。
在信息技术高度发达的世界,算力,某种程度上,比算法更关键。
这样的认识,是方然对IT领域的观察
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