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    沒有明確的收益，卻有重大的風險，這種研究，在人類世界是很難進行下去。

    退一步講，研究“人工智能的自我意識”，原本就很無稽：

    人研究人工智能，歸根結底，是為了獲得人所欠缺的能力，譬如計算能力，分析能力，洞察能力，至于“自我意識”，蓋亞表面的七十多億樣本難道還少么，正常人都具有的功能、屬性，又有什么利用人工智能來再造一次輪子的必要呢。

    思考就止步于此，至于說，研究人工智能的自我意識，會對人類審視自身、探究自我意識之類的研究有多大幫助，方然就更意興闌珊，他知道，自然科學的邊界上，類似的問題簡直數也數不清，別說自己，即便全體人類構成的文明，也沒有將其逐一尋根問底的能力。

    更不用說，這世界本身，竟已時日無多。

    所以對AIASG，對日益滲透進人類社會的人工智能，他完全持實用主義的態度。

    每一天在網絡上忙碌，對“國際商用機器”的兼職工作，方然很上心，同時，也盡可能抽時間解析人工智能領域的新動向。

    他感興趣的，不是人工智能紛繁蕪雜的算法設計和體系架構，而是這些成果在具體項目中的應用。

    AI應用于現實，方然的切入點，并非自動駕駛、或者人臉識別之類細枝末節。

    一個軟件，即便依托超級計算機和龐大數據庫，究竟怎樣造出其他軟件，這種事，很多IT領域的行內人都嘖嘖稱奇，甚或將信將疑，起初方然也不例外。

    然后他逐漸弄明白，對AIASG，這系統的開發思路，大致就是像構建下棋的AI那樣，通過大量軟件開發人員的工作數據，來對初始狀態的人工智能進行訓練，進而模擬人類開發者的行為，僅此而已。

    按這樣的開發思路，本質上講，AIASG不過是在模仿一個程序員。

    程序員，在軟件工程領域會有誤解，行內人都知道軟件并非程序員自己就能搞定，而需要不同職責的開發人員相互配合，經過從需求分析、到后期維護的若干個環節，但在這兒，方然所指代的就是“碼農”，具體來講，他刺探到的訊息顯示，AIASG的訓練樣本，就采集自于獨立開發小型程序的程序員。

    作為一名合格的碼農，獨立開發小程序，是起碼的能力。

    這種能力，受程序員個人的思考、記憶與工作時段限制，能獨立開發的軟件規模有一定的極限；對接近、甚至超越極限的開發任務，人的記憶和分析能力會過載，效率隨之嚴重下降，任務規模繼續提升，軟件的研發周期就會趨近于無窮大，這是無法逾越的限制。
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