1214.第1183章 拜物教的莲台上，赛博佛陀说（2 / 10）
只要ai接收外部信息，就一定会出现这种问题。
可这一次，问题不只是ai。
“不知道你听说过没有，断网的兵器ai也会出现那种异常升级。”
“额……没注意，但应该是第一次听说——哦哦，辛格霍斯特那个老东西投降之后交待了一点内容。好像是有这个。”
“导致这种现象的升级组件并不仅仅通过互联网传播，武者也有可能成为‘病毒式升级组件’的携带者或中间宿主。那些升级组件对人类大体无用……”独孤北落师门说道，“军官在操控那些武器ai的时候，那会导致ai出现异状的升级组件就被无声无息安装了。”
“啧啧。”
“别‘啧啧’了。更多的研究资料被找出来了。”独孤北落师门叹息，“得益于阿耆尼王上传的防火墙补丁，内功高手也可以窥探那些病毒式升级组件利用的漏洞，然后反向寻找他们的存在。还真有科研骑士团做到了。但消息很糟糕——那些组件所利用的漏洞非常底层。它们甚至能够给一些较为简单的ai升级。”
“这怎么了？”
“n呐，你到现在为止……内化了多少低级ai插件了？”
内化，将外部的力量化作自己“内在”的训练。
而在这个赛博朋克的时代，所谓的“内在”是专指精神、认知层面的。
也就是“将外在的程序化为自己认知的一部分”，是“底层逻辑”的那种。
通过艰苦的修习，完成精神嫁接，将外部程序的逻辑，化为自己“内在”认知。这过程让原本需要思考和计算的步骤，变成一种无需意识参与的本能。当内化完成，程序便不再是“你所使用的工具”，而是“你之所以为你”的一部分。它不是你大脑中的一个应用，是自身的一部分。
对于自然人来说，“绝对音感”、“绝对色觉”都是让人羡慕的天赋。但对于赛博人来说，只要拥有合适的义体，再加上训练内化程序，就可以“凭感觉”完成仪器一半的精准。
“图像粗筛、网络管理、弹道辅助解算、知识库管理，好几种雷达的新生感官……怎么着也得有个两位数了吧？”
荧惑鸟突然回过味来了：“不是吧？难道说……”
“这些都有ai成分。”
荧惑鸟跳了起来：“不不不，这不可能！这都是规则驱动的程序，最是可靠，外加一点点基础ai……”
“如果将规则驱动的机械程序看做0，而将能主动学习、自我改造的人工智能视作1，那我们的世界，毫无疑问不止0和1两种状态。”独孤北落师门双臂抱在胸前，“0和1之间，有无数‘中间态’。”
“如果x，则y”——程序员预先设想所有可能的情况，并编写明确的规则和指令来告诉计算机每一步该做什么，明确的输入取得明确的结果。
这就是规则驱动的机械程序。
程序员必须如神一般，预见一切可能发生的境况，为每一种境况都书写下不容置疑的、铁一般的律法。
如果这个程序是厨师，那么它必然严格遵循食谱上的每一个字，每一个步骤，毫厘不差地创造出预设的菜肴。倘若投入了食谱之外的食材，整个过程便会瞬间崩塌，因为它的宇宙中，不存在“未知”。
除开“专家系统（expert systems）”一类ai分支之外，大多数ai都是另一种类型。它们诞生的意义，是于万千‘x’集合元素与‘y’集合元素的因果纠缠中，自行寻觅通往‘y’的幽径。
机械程序其输入与输出之间是宿命般的、可被精确预测的锁链。相同的输入，无论是在宇宙的开端还是在时间的尽头，都必然产生完全相同的输出。
而后来的人工智能，其输入与输出之间，则是一种基于统计的预言。它的回答，是基于它从数据中领悟到的“可能性”。面对同一个问题，它可能会给出细微的差异，或者在回答的同时，附上一个“可信度”的声明。
这并非两个泾渭分明的国度，而是一条漫长的演化之路。一端是纯粹规则的造物，如计算器；另一端是纯粹学习的造物，如那些日益强大的通用人工智能。
在这条路的中间，横亘着无数的混合体。一个垃圾邮件过滤器，起初可能只是基于“中奖”、“彩票”等关键词的简单规则，但如今它已进化成一个通过学习亿万封邮件的特征来嗅探广告的猎手——尽管还很蹩脚。
又比如自动驾驶车辆的软件部分。控制油门、刹车与转向的底层指令，是绝对精确的规则造物，不容半点含糊；而识别行人、理解交通、在混乱中规划路径的系统，却是在概率云中进行决策的学习造物。
向山最初所面对的ai，就已经是这个样子了。在他那个时代，个人计算机已经是“混合体”的模样。 ↑返回顶部↑
可这一次，问题不只是ai。
“不知道你听说过没有，断网的兵器ai也会出现那种异常升级。”
“额……没注意，但应该是第一次听说——哦哦，辛格霍斯特那个老东西投降之后交待了一点内容。好像是有这个。”
“导致这种现象的升级组件并不仅仅通过互联网传播，武者也有可能成为‘病毒式升级组件’的携带者或中间宿主。那些升级组件对人类大体无用……”独孤北落师门说道，“军官在操控那些武器ai的时候，那会导致ai出现异状的升级组件就被无声无息安装了。”
“啧啧。”
“别‘啧啧’了。更多的研究资料被找出来了。”独孤北落师门叹息，“得益于阿耆尼王上传的防火墙补丁，内功高手也可以窥探那些病毒式升级组件利用的漏洞，然后反向寻找他们的存在。还真有科研骑士团做到了。但消息很糟糕——那些组件所利用的漏洞非常底层。它们甚至能够给一些较为简单的ai升级。”
“这怎么了？”
“n呐，你到现在为止……内化了多少低级ai插件了？”
内化，将外部的力量化作自己“内在”的训练。
而在这个赛博朋克的时代，所谓的“内在”是专指精神、认知层面的。
也就是“将外在的程序化为自己认知的一部分”，是“底层逻辑”的那种。
通过艰苦的修习，完成精神嫁接，将外部程序的逻辑，化为自己“内在”认知。这过程让原本需要思考和计算的步骤，变成一种无需意识参与的本能。当内化完成，程序便不再是“你所使用的工具”，而是“你之所以为你”的一部分。它不是你大脑中的一个应用，是自身的一部分。
对于自然人来说，“绝对音感”、“绝对色觉”都是让人羡慕的天赋。但对于赛博人来说，只要拥有合适的义体，再加上训练内化程序，就可以“凭感觉”完成仪器一半的精准。
“图像粗筛、网络管理、弹道辅助解算、知识库管理，好几种雷达的新生感官……怎么着也得有个两位数了吧？”
荧惑鸟突然回过味来了：“不是吧？难道说……”
“这些都有ai成分。”
荧惑鸟跳了起来：“不不不，这不可能！这都是规则驱动的程序，最是可靠，外加一点点基础ai……”
“如果将规则驱动的机械程序看做0，而将能主动学习、自我改造的人工智能视作1，那我们的世界，毫无疑问不止0和1两种状态。”独孤北落师门双臂抱在胸前，“0和1之间，有无数‘中间态’。”
“如果x，则y”——程序员预先设想所有可能的情况，并编写明确的规则和指令来告诉计算机每一步该做什么，明确的输入取得明确的结果。
这就是规则驱动的机械程序。
程序员必须如神一般，预见一切可能发生的境况，为每一种境况都书写下不容置疑的、铁一般的律法。
如果这个程序是厨师，那么它必然严格遵循食谱上的每一个字，每一个步骤，毫厘不差地创造出预设的菜肴。倘若投入了食谱之外的食材，整个过程便会瞬间崩塌，因为它的宇宙中，不存在“未知”。
除开“专家系统（expert systems）”一类ai分支之外，大多数ai都是另一种类型。它们诞生的意义，是于万千‘x’集合元素与‘y’集合元素的因果纠缠中，自行寻觅通往‘y’的幽径。
机械程序其输入与输出之间是宿命般的、可被精确预测的锁链。相同的输入，无论是在宇宙的开端还是在时间的尽头，都必然产生完全相同的输出。
而后来的人工智能，其输入与输出之间，则是一种基于统计的预言。它的回答，是基于它从数据中领悟到的“可能性”。面对同一个问题，它可能会给出细微的差异，或者在回答的同时，附上一个“可信度”的声明。
这并非两个泾渭分明的国度，而是一条漫长的演化之路。一端是纯粹规则的造物，如计算器；另一端是纯粹学习的造物，如那些日益强大的通用人工智能。
在这条路的中间，横亘着无数的混合体。一个垃圾邮件过滤器，起初可能只是基于“中奖”、“彩票”等关键词的简单规则，但如今它已进化成一个通过学习亿万封邮件的特征来嗅探广告的猎手——尽管还很蹩脚。
又比如自动驾驶车辆的软件部分。控制油门、刹车与转向的底层指令，是绝对精确的规则造物，不容半点含糊；而识别行人、理解交通、在混乱中规划路径的系统，却是在概率云中进行决策的学习造物。
向山最初所面对的ai，就已经是这个样子了。在他那个时代，个人计算机已经是“混合体”的模样。 ↑返回顶部↑