譬如內(nèi)存占用，聯(lián)調(diào)開始時(shí)，系統(tǒng)初始占用值只不過40左右，現(xiàn)在的占用則超過1，雖然距離物理上限12還比較遙遠(yuǎn)，但這種程度的內(nèi)存占用提升，還是與一般計(jì)算機(jī)程序、甚至的行為迥異，也引發(fā)了研發(fā)組的關(guān)注。
另一方面，系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)占用、調(diào)用的存儲(chǔ)空間，雖然也有增長(zhǎng)，卻只不過是從12提升到17，遠(yuǎn)未觸及450的硬件上限。
一般的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，運(yùn)行時(shí)，占用的內(nèi)存總是小于存儲(chǔ)空間，數(shù)學(xué)領(lǐng)域的專業(yè)程序尤其如此，況且在某種程度上，內(nèi)存與存儲(chǔ)空間的占用還可以互相轉(zhuǎn)化，所以單純研究一個(gè)的運(yùn)行時(shí)內(nèi)存與外存占用，意義并不大。
但“強(qiáng)初號(hào)機(jī)”還是引人矚目，是因?yàn)槠涮匦裕c一般的人腦思維模型有很明顯的差異。
人腦的運(yùn)行機(jī)制，直至今天，還沒有被人類認(rèn)識(shí)的很透徹，但相關(guān)模型、假說則浩如煙海，這些模型、假說背后的理論一般都認(rèn)為，倘若將人腦的運(yùn)轉(zhuǎn)與計(jì)算機(jī)相比擬，其占用的內(nèi)存應(yīng)該相對(duì)較小，此外則應(yīng)包含規(guī)模很大的存儲(chǔ)空間。
人腦的思維過程，無須解析，但凡審視一下自身，便大概就明白這種猜測(cè)的由來。
具體而言，當(dāng)一個(gè)人意識(shí)清醒時(shí)，大腦始終在運(yùn)作，但同一時(shí)刻所思考的念頭卻很“狹窄”，至多不過應(yīng)付很具體的一件事，或者處理很簡(jiǎn)潔的一段訊息，這種特質(zhì)，在人類的語言里時(shí)常被稱為“專注”，也是意識(shí)活動(dòng)的重要特征之一。
與每時(shí)每刻的思維相比，人腦的記憶，容量之大則令人印象深刻。
不同的人，大腦的記憶能力各有差異，將模擬式系統(tǒng)直接與數(shù)字式系統(tǒng)比較，也很粗糙，即便如此，學(xué)術(shù)界仍認(rèn)為人腦的存儲(chǔ)能力超乎想象，估計(jì)其能夠存儲(chǔ)相當(dāng)于1s、一千萬億字節(jié)的數(shù)據(jù)。
即便考慮到人腦的特性，這1s中的絕大多數(shù)，都是含義模糊、未必能被稱為“數(shù)據(jù)”的模擬訊息，人腦至少也能存儲(chǔ)若干s、幾萬億字節(jié)的數(shù)據(jù)。
思維活動(dòng)所涉及的信息量，在s級(jí)別的信息規(guī)模面前，顯然十分渺小。
綜合起來，舊時(shí)代學(xué)術(shù)界的主流觀點(diǎn)，基本上都認(rèn)為人腦是一種單線程、占用較少“內(nèi)存”、同時(shí)具有超大容量外存的模擬式系統(tǒng)，大量意識(shí)仿真，乃至于“強(qiáng)人工智能”方面的研究，也都以此為指導(dǎo)。
站在舊時(shí)代的認(rèn)知水平上，這一做法，其實(shí)也可以理解。
經(jīng)過很多年的嘗試，算力超強(qiáng)的巨型機(jī)人工智能程序，都未呈現(xiàn)出任何意識(shí)活動(dòng)、自主思維的跡象，而人腦卻天生具備這一令人驚嘆的能力，兩相比較之下，自然會(huì)讓研究者產(chǎn)生某種猜測(cè)，人腦的結(jié)構(gòu)、運(yùn)行機(jī)理等特質(zhì)，是否才是“意識(shí)”誕生的關(guān)鍵。
這種猜測(cè)，今天的方然已了然于胸，顯然是一種難以避免的歧途，徒然耗費(fèi)時(shí)間精力。
計(jì)算機(jī)，人類研發(fā)出來的數(shù)字式電子計(jì)算機(jī)，不論技術(shù)原理、底層架構(gòu)還是運(yùn)行方式，與人腦幾乎沒有相似之處，產(chǎn)生自主思維的方式，也必然迥異。
以人腦的意識(shí)運(yùn)行方式，去揣測(cè)計(jì)算機(jī)的“意識(shí)”，會(huì)是什么樣子，顯然太不靠譜。
至于另一條路，791地下建筑里的“初號(hào)機(jī)”，則是劃時(shí)代的成就。
聯(lián)調(diào)取得成功后，很快，研發(fā)組就在“初號(hào)機(jī)”的基礎(chǔ)上，制定“二號(hào)機(jī)”的總體規(guī)劃，相比于探索、試驗(yàn)性質(zhì)的“強(qiáng)初號(hào)機(jī)”，二號(hào)機(jī)的定位則是力爭(zhēng)實(shí)用，規(guī)模比前一階段的試驗(yàn)機(jī)組大得多。
研發(fā)組的設(shè)想，方然沒找出什么隱患，在確認(rèn)787與0研究機(jī)構(gòu)的“強(qiáng)”進(jìn)展順利、初步展現(xiàn)預(yù)期功能后，就原則上批準(zhǔn)了這一計(jì)劃。
至于二號(hào)機(jī)的研究領(lǐng)域，斟酌再三，他還是選擇了數(shù)學(xué)與相關(guān)基礎(chǔ)學(xué)科。
在完全確認(rèn)“強(qiáng)人工智能”的能力和風(fēng)險(xiǎn)之前，不消說，任何讓其涉足領(lǐng)域研發(fā)的想法都是極端危險(xiǎn)的，除此之外，貿(mào)然投入一般的科學(xué)技術(shù)研發(fā)領(lǐng)域，又會(huì)引起科學(xué)家群體的普遍焦慮和緊張，并不利于當(dāng)前的計(jì)劃。
相比之下，專注于數(shù)學(xué)及相關(guān)基礎(chǔ)學(xué)科，雖然無法直接對(duì)東北太平洋大區(qū)的“全產(chǎn)機(jī)”等體系產(chǎn)生幫助，長(zhǎng)遠(yuǎn)看來，卻可以在另一方面有所助益：
便是指揮暴力機(jī)器、執(zhí)行戰(zhàn)略計(jì)劃的“通用型”。
通用型，一直沒有正式的名稱，反正在“一人之國(guó)”般的東北太平洋大區(qū)，除自己外，并沒有任何人直接與這系統(tǒng)打交道，方然也懶得為其命名。
總之這套系統(tǒng)的功能，是運(yùn)籌帷幄、縱覽全局，作為大區(qū)的中樞而存在。
既然是中樞，地位，可想而知會(huì)有多重要，自從在北大陸的一片混亂中殺出，執(zhí)掌偌大的，借助舊時(shí)代的超算、管理中心、節(jié)點(diǎn)等組織起“通用型”，多少年來，方然始終沒計(jì)劃、也沒能力升級(jí)這一浩大的體系。
新時(shí)代的世界，人類文明在領(lǐng)域的進(jìn)展，相當(dāng)緩慢，管理員的選擇幾乎一模一樣，一時(shí)間倒還沒有很緊迫的威脅。
但這種情形，一望可知，并無法長(zhǎng)久的持續(xù)下去。
如何維護(hù)、升級(jí)現(xiàn)有的“通用型”，很顯然，讓研究機(jī)構(gòu)里的專家插手是自尋死路，但一切全都自己應(yīng)付，也根本就不現(xiàn)實(shí)。
從舊時(shí)代一路走來，時(shí)至今日，當(dāng)了六年多管理員的方然，領(lǐng)域的技術(shù)雖然一點(diǎn)沒丟，卻也沒時(shí)間精力去應(yīng)付大區(qū)那龐大、復(fù)雜到令人窒息的自動(dòng)化、智能化體系。
倘若不是一大堆如、這樣的人工智能，在“通用型”的指揮下，各司其職，處理五百萬平方公里之上的一切事無巨細(xì)，小到堿性電池尺寸規(guī)格的優(yōu)化，大到下一年度的大區(qū)能源生產(chǎn)規(guī)劃，照料阿達(dá)民、科學(xué)家與一千萬民眾的生活，整個(gè)東北太平洋大區(qū)早就會(huì)遍地狼藉，化為混亂之極的人間地獄。
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