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永不下車 第一一九章 落后

作者/陽電 看小說文學作品上精彩東方文學 http://www.nuodawy.com ,就這么定了!
    關于如何調查“匿名者”,追尋永生的同類們,想法、思路大概都一樣。

    那么,作為永生之路上的后來者,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、并采取行動。

    但是的行動策略,某種程度上,就和人的思維不太一樣。

    對人工智能的研發認識有限,方然對應用于具體事務的原理也不甚了了,不過,既然能通過機器學習的方式逐漸模仿人的軟件開發活動,那么原則上講,使用類似的系統來模仿自己的搜索活動,應該也是可以的。

    至于說,能夠在這樣的任務中發揮到什么程度,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后,就在不久之前,開發團隊在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、并將其內嵌到軟件中,而且這段算法,在的數據庫中,是找不到的。

    對給定的問題,提供算法,人工智能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,這甚至可以作為具有某種“意識”的證據,雖然系統實現的算法,在數據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志。

    現在,哪怕只是解決簡單的問題,自己也能做到。

    對人工智能的這一進展,方然看在眼里,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復雜度超乎想象,核心的人工智能模塊沒什么新意,倒是負責分析軟件需求的部分,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,這部分用處并不大,于是他將意圖組織、掩飾,然后發布到黑客論壇上。

    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。

    在大行其道,哪怕外行都能看出大趨勢的今天,網絡上人工智能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”的項目描述并不起眼。

    在人工智能的應用難度上,搜索、分析數據,是相當基礎的操作,最后還是要提交給自己來判斷,這樣的項目,規模并不太大,方然用新注冊的扮演承包商,向參與項目的兼職者支付報酬,大概在西歷1472年初秋,得到了第一個可用版本。

    初步測試軟件,利用“自動搜索分析器”抓取信息,方然對的能力進行了評估。

    將命名為的軟件上線到第三方服務器后,每天抽一點時間查看日志,一周后,方然驗證了自己的預測。

    人工智能自動抓取數據分析的能力,沒有想象中那么強,排除服務器計算資源的限制后,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。

    在這之后,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,此前在運行中觀察到的現象,也出現在了的行為模式里。

    這也正是方然所需要的。

    在網絡上搜索、分析資料,做法,無非是截取數據并進行處理,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。

    但問題在于,面對互聯網絡上數以億計的信息節點,數以萬億計的數據文件,乃至數以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,究竟要如何取舍,就十分棘手。

    面對這種規模的問題,人和計算機的思路,并不一致。

    面對數據量超出分析能力的情形,人的解決辦法,往往是借助自身的經驗、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,雖然盡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。

    但人工智能卻不這么認為:

    憑借遠超人類的處理能力,更傾向于采用“廣種薄收”的策略。

    每天查看系統的分析報告,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的行為,一來是扮演嗅探者的角色,評估這一系統、乃至隱藏于幕后的自己被發現的風險,二來也可以更客觀的觀察人工智能的數據搜集策略。

    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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