感兴趣的,不是人工智能纷繁芜杂的算法设计和体系架构,而是这些成果在具体项目中的应用。
AI应用于现实,方然的切入点,并非自动驾驶、或者人脸识别之类细枝末节。
一个软件,即便依托超级计算机和庞大数据库,究竟怎样造出其他软件,这种事,很多IT领域的行内人都啧啧称奇,甚或将信将疑,起初方然也不例外。
然后他逐渐弄明白,对AIASG,这系统的开发思路,大致就是像构建下棋的AI那样,通过大量软件开发人员的工作数据,来对初始状态的人工智能进行训练,进而模拟人类开发者的行为,仅此而已。
按这样的开发思路,本质上讲,AIASG不过是在模仿一个程序员。
程序员,在软件工程领域会有误解,行内人都知道软件并非程序员自己就能搞定,而需要不同职责的开发人员相互配合,经过从需求分析、到后期维护的若干个环节,但在这儿,方然所指代的就是“码农”,具体来讲,他刺探到的讯息显示,AIASG的训练样本,就采集自于独立开发小型程序的程序员。
作为一名合格的码农,独立开发小程序,是起码的能力。
这种能力,受程序员个人的思考、记忆与工作时段限制,能独立开发的软件规模有一定的极限;对接近、甚至超越极限的开发任务,人的记忆和分析能力会过载,效率随之严重下降,任务规模继续提升,软件的研发周期就会趋近于无穷大,这是无法逾越的限制。
由“研发时间=项目规模/研发效率”可知,单独开发时,提升开发者的效率,就能在规定期限内开发更庞大的软件。
AIASG,坐拥远超人类的记忆和计算能力,在模拟人类程序员的行为时,就有人无法比拟的优势。
常规开发流程中,受限于人类个体的能力而必须组建团队,使用效率低下的人与人沟通、协调的方式来开展工作,而AIASG,则仿佛一个能力超强的程序员单打独斗,从而避免软件工程中令人头疼的诸多问题,极大提高了开发效率。
这种效率的提升,目前,已经能抵消AIASG低下的智力水平。
洞悉这一点后,方然就着手搜寻、调试网络上唾手可得的人工智能模块,用AI来帮忙完成些工作:
搜寻“匿名者”的行踪,这么一件他始终没断过的事。
自从几年前,还在读中学的他发现了“匿名者”留下的联系方式,一直到如今的西历1472年,持续不断的搜寻,让方然找到了怀疑是“匿名者”建立的网络联系节点——某个电子邮箱,却始终没寻获一点蛛丝马迹,不仅没弄清此人的真实身份,甚至,就连这家伙在网络上的最新动向,都一概欠奉。
从起初的留下联系方式,到后来的销声匿迹,反差太大;
据此,方然一度认为此人已被追寻永生的“同类”干掉,倒也算合情合理。
但不管隐姓埋名,还是已横尸荒野,“匿名者”的遭遇还是让他十分关注,毕竟,对迟早将要到来的“同类”间自相残杀,会怎样进行,潜藏在网络与现实中的威胁又将如何呈现,观察“匿名者”的活动轨迹,就是很好的预警。
除此之外,对贸然留下讯息、浑不知危险已近在咫尺的“匿名者”,方然也的确很好奇。
追寻永生的人,对自身安危,居然会这样的毫不在意……
他究竟是怎样想的呢。
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