永不下車 第一一九章 落後

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    關於如何調查「匿名者」，追尋永生的同類們，想法、思路大概都一樣。筆硯閣 biyange.com 更多好看小說

    那麼，作為永生之路上的後來者，能力又不太可能勝過所有的競爭者，找不到線索也很正常。

    之所以出現這樣的情形，無非是因為，在網絡上調查一個id的身份和行跡，黑客的手段都差不多，人類的思維模式也多少會有相似之處；他方然能想到的辦法，先行者差不多都會早一步想到、並採取行動。

    但是ai的行動策略，某種程度上，就和人的思維不太一樣。

    對人工智慧的研發認識有限，方然對ai應用於具體事務的原理也不甚了了，不過，既然aiasg能通過機器學習的方式逐漸模仿人的軟體開發活動，那麼原則上講，使用類似的系統來模仿自己的搜索活動，應該也是可以的。

    至於說，ai能夠在這樣的任務中發揮到什麼程度，aiasg的表現可以作為對照：

    根據自己掌握的資料，在經歷過一次大規模升級後，就在不久之前，開發團隊在aiasg工作流程的一次梳理中，發現其具備了「有限意義」的創造性開發能力：在開發某服務器駐留程序時，面對某具體需求，系統自主完成了一段算法、並將其內嵌到軟體中，而且這段算法，在aiasg的資料庫中，是找不到的。

    對給定的問題，提供算法，人工智慧的這一進展是突破性的。

    某種程度上，如果按某些研究者的觀點，這甚至可以作為ai具有某種「意識」的證據，雖然系統實現的算法，在資料庫中有若干相近的算法作為基礎，但對這些算法進行組合、協調，用來解決全新的問題，這在以前完全是人類算法設計師才具有的能力，也是人類智慧獨一無二的標誌。

    現在，哪怕只是解決簡單的問題，ai自己也能做到。

    對人工智慧的這一進展，方然看在眼裡，覺得有些不可思議，但眼下他沒時間去探究這意味深長的突破，而是設法從「國際商用機器」的內部網絡里，尋找aiasg開發過程中的項目資料，繼而得到該項目的部分早期代碼。

    一邊看代碼，一邊查開發文檔，方然很快發現該項目的複雜度超乎想像，核心的人工智慧模塊沒什麼新意，倒是負責分析軟體需求的部分，十分龐大而精密，這部分的代碼也是最零散而不成系統的，好在對自己的設想而言，這部分用處並不大，於是他將意圖組織、掩飾，然後發布到黑客論壇上。

    自己開發可用的系統，耗費時間太長，方然索性將其發布為商業項目。

    在ai大行其道，哪怕外行都能看出大趨勢的今天，網絡上人工智慧相關的開發項目浩如煙海，混雜在大量類似的開發計劃里，「自動搜索分析」的項目描述並不起眼。

    在人工智慧的應用難度上，搜索、分析數據，是相當基礎的操作，最後還是要提交給自己來判斷，這樣的項目，規模並不太大，方然用新註冊的id扮演承包商，向參與項目的兼職者支付報酬，大概在西曆1472年初秋，得到了第一個可用版本。

    初步測試軟體，利用「自動搜索分析器」抓取信息，方然對ai的能力進行了評估。

    將命名為asa的軟體上線到第三方服務器後，每天抽一點時間查看日誌，一周後，方然驗證了自己的預測。

    人工智慧自動抓取數據分析的能力，沒有想像中那麼強，排除服務器計算資源的限制後，總體上還是要比他自己來做慢得多，收集到的訊息雜亂無章，即便經過篩選，也很難匯總成有條理的報告供人閱讀。

    但這只是系統第一次上線的表現。

    在這之後，隨著機器學習的進行，盤踞在代碼中的神經網絡架構逐漸熟悉了操作流程，搜索的準確率和速度都在提升，不僅如此，此前在aiasg運行中觀察到的現象，也出現在了asa的行為模式里。

    這也正是方然所需要的。

    在網絡上搜索、分析資料，做法，無非是截取數據並進行處理，這一點無論是人、還是程序來做，都只有速度和廣泛度的區別。

    但問題在於，面對網際網路上數以億計的信息節點，數以萬億計的數據文件，乃至數以zb（十萬億億字節）計的數據，如此龐大的數據量，沒可能不加選擇的進行分析處理，究竟要如何取捨，就十分棘手。

    面對這種規模的問題，人和計算機的思路，並不一致。

    面對數據量超出分析能力的情形，人的解決辦法，往往是藉助自身的經驗、和已經掌握的線索，進行通過率極低的初步篩查，把百分之九十九點九的信息來源都排除在外，接下來，在實施數據截取、系統侵入時，又會進行類似的篩選，把有限的時間精力集中到最有可能取得突破的方向。

    這樣做，說好聽點是更有針對性，說實話則是面對海量數據的妥協。

    譬如方然自己，之前調查「匿名者」的時候，雖然儘可能的多方面手機訊息，但，再怎樣拓寬口徑，也不會去侵入漢堡王的結賬系統，或者窺探汽車零部件供應商的庫存數據，因為這些與「匿名者」行蹤八竿子打不著的數據，沒有任何搜查的必要。

    但人工智慧卻不這麼認為：

    憑藉遠超人類的處理能力，ai更傾向於採用「廣種薄收」的策略。

    每天查看asa系統的分析報告，經過幾個月的訓練，方然認為這一系統已具備了實戰能力，考慮再三，他又花費時間將核心代碼內嵌到伯克利大學自然科學部的服務器里，以「學術數據搜集與分析系統」的名義來運作。

    項目部署完畢，在秋天的伯克利，方然每天的日程就多了一項內容，基本上，不論在實驗室還是在寢室里，他都會打開監視器，用旁觀者的視角去審視asa的行為，一來是扮演嗅探者的角色，評估這一系統、乃至隱藏於幕後的自己被發現的風險，二來也可以更客觀的觀察人工智慧的數據搜集策略。

    上線不久，「自動搜索與分析」系統的表現，就出乎了方然的意料。

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