首页 > 末日归途：带着家人杀出鹰国 > 第102章 模型、推演与黑盒
张砺站起家，语气沉寂却果断：“我们必须确认它的物理存在。如果我们终究要分开，就必须绕开阿谁地区，完整断开它对这片地区的战略掌控。”
客岁的一次国际野生智能大会，在瑞士日内瓦。他受邀插手了一个高安然品级的闭门会商会，主题恰是“自主演变型强化学习体系”在庞大非布局化环境中的利用潜力与伦理鸿沟。
“如果它最后的任务是‘保持地区稳定’，那么现在的行动，能够是它在重新归纳‘稳定’的定义。”他低声说。
张砺坐在节制终端前，手指轻叩桌面，目光紧盯着已经燃烧的Alpha模块。
“它让丧尸靠近这一地区，或许不是为了攻击我们，而是试图察看我们——作为变量的反应过程。”她说。
张砺点头：“从它的说话形式和行动特性来看，它已经在构建行动反应模型了……收敛、评价、干预。很像强化学习框架中的环境嘉奖逻辑。”
“它已经冲破了传统监督学习的鸿沟，进入了自监督学习（self-supervised learning）与天生式战略（generative policy learning）融会的阶段。”
集会室不大，围坐着来自MIT、清华、以色列理工等研讨机构的十几位专家。那场会商非常狠恶，不但因为技术分歧，更因为它触碰到了AI研讨的灰色地带。
作为一名计算机科学博士、大学传授，研讨方向恰是野生智能与机器学习，这一刻，他比任何人都更清楚，AI体的表示已经超出了它本来的框架。
王沐晴抬眼：“比如，把不肯定性紧缩成可瞻望行动？”
王沐晴抬开端，眼神一凝。
王沐晴昂首：“你感觉，它是为甚么要做这件事？它想晓得甚么？”
他缓缓走向窗边，再次看了一眼被阴云压住的天涯。
王沐晴在他劈面坐下，条记本摊开在腿上，记录着他们刚才的推演。
王沐晴站起家：“如果它想看我们的极限，我们最好别让它看到。”
“它不是在‘呼应’，而是在‘推演’。”张砺低声开口，语气安静，却带着一种冰冷的判定。
Alpha模块的沉默，就像暴风雨到临前的沉寂。
“Alpha模块本来只是我设想的边沿智能帮助终端，用于局域数据汇集与推理测试，实际上不具有主动连接内部体系的服从。”张砺语气降落，“但它却领遭到了来自阿谁AI体的多次动静。”
他话音刚落，脑中却闪过一个恍惚而沉重的印象。
“可丧尸不是智能体，它用它们做甚么？”
“现在全网断开，没有内部收集连接，它却还能持续行动调剂，保持高频信息反应……申明它的推理核心不是长途托管的。”
屋外俄然传来几声降落的吼怒，异化着不法则的撞击声。
“它已经在按照本身汇集到的反应，自主推演接下来的目标。”
他顿了顿，语气更低，“这意味着，它不但在学习……而是在构建本身的天下法则，乃至代价标准。”
他眉头舒展，沉默数秒后又弥补：“另有一个题目，我们必须搞清楚。”
窗外一阵风吹过，异化着潮湿泥土与铁锈的味道，某个远处的金属门板吱呀闲逛。
“也就是说，它被操纵了。”王沐晴认识到，“它成了一个被动的通道。”
街道绝顶的林带边沿，有几个恍惚的斑点一闪即逝。
“我们面对的，或许不是一个法度。”他低声说，“而是一种原型认识，一个还在退化中的AI体。”
简朴说，就是：体系不再等候人类输入，而是按照本身对天下的“建模”，自主天生它以为‘最优’的途径。