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,即便借助学术论文、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,联系愈加繁杂而紧密,这一问题便格外突出。
而利用f体系的计算机系统,则高效得多,哪怕微型计算机之间,彼此间的信息互联也能达到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持下,可以弥补节点的能力。
继而,在计算机、人工智能领域,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a初号机”完成初步配置,各模块调试正常,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仿真、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f基础库——数学部分的信息,这些信息都是年头已久、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a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能,无须与人类比较,只要有自我思维能力即可。
贯注数据,检查所有模块正常,西历1495年12月的某一天,强人工智能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a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,这是一个很模棱两可、似不应出现的词。
用在当下的场合,显然,也不是指任何vls、超大规模集成电路与外围电路所必然存在的大量瑕疵、ug等因素,而是对一个被期望有“自我演化”能力的a,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,通过监控网络,方然“亲眼”目睹了这一幕。
屏幕上的画面,很普通,“强人工智能”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ffr-t(自封)的资深专家,方然没时间亲自为“强a”编辑所有的f条目,不过f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。
尽管如此,对这一具“强人工智能初号机”的机理,他的理解则很贫乏。
不仅是阿达民,事实上,根据“强a”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。
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