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    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、并采取行動。

    但是AI的行動策略，某種程度上，就和人的思維不太一樣。

    對人工智能的研發認識有限，方然對AI應用于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，AI能夠在這樣的任務中發揮到什么程度，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后，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、并將其內嵌到軟件中，而且這段算法，在AIASG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AI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，AI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。
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