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    但對于ASA，方然觀察到的情形，則并非是在軟件、而是在行為層面的一種仿生，他隱約察覺，完全活躍起來的人工智能，面對近乎無限的信息海洋會作何感想：

    AI的思路恰與人腦類似，是近乎于并行的迅速嘗試大量路徑，并通過各種判斷條件，將絕大多數無效路徑終止，進而獲得相對可行的路徑。

    區別只在于，以計算機的強大算力，處理的廣度和深度遠超人腦。

    拘于永不下車的目標和有限的時間精力，事務繁多，方然研究人工智能的時間并不長，但，面對屏幕上的實時監控數據線圖，他還是心生感慨，認識到電腦與人腦，人工智能與人類思維之間，并無本質上的區別。

    但是不是就能說，人的思維，可以與計算機的運作等同呢……

    無意間觸及了一個意味深長的問題，潛意識知道這會有多難，方然沒多想，他等待著ASA給出結論，卻始終沒如愿。

    關于ASA本身，因為是集思廣益般的開發出來，這種規模的軟件，出現一些錯誤再尋常不過，軟件運行的幾周時間里就崩潰過好幾次，即便有數據備份，但遠程操控基礎科學部的服務器、再登陸計算節點去處理，很繁瑣，這種為隱藏自身信息的安全措施大大拖延了項目的實際進度。

    不僅如此，就在軟件趨于穩定、正常工作后，雖然為AI解決問題的方式而感慨，方然拿到的報告，卻沒有多大的價值。

    7*24的不眠不休，ASA追蹤到若干疑似“匿名者”的聯邦公民，但針對性卻不高。

    說白了，這些形跡可疑的目標，有可能是“匿名者”，更有可能是蟄伏在聯邦的同類，最大的可能還是系統判別的太粗糙、草木皆兵所致，而調查其他競爭者的行蹤，并非方然的目標，現在他可沒有精力去調查同類、甚至自相殘殺，而只想弄清楚匿名者本人的近況。

    那么是軟件的大方向有問題嗎，回顧報告，方然并不這樣認為。

    根本的問題，基于ASA的洪水泛濫般探索、逐級篩選驗證的調查方式，算力消耗太大。

    伯克利大學的網絡帶寬，在聯邦政府新一輪經濟刺激政策下，提升顯著，看上去并不成為調查的掣肘，但是ASA要完全執行搜索方案，需要十分龐大的算力和存儲空間。

    方然粗略估計，可能需要獨占伯克利的兩臺大型計算機才勉強夠用，這顯然不現實，莫說采用非法手段太危險，即便合理合規的購買算力，一臺算力PFlops級的大型機每天也要支付上萬馬克，這還是校內結算價；以自己現有的財力，這樣做完全是得不償失，還要承擔暴露行跡的風險。
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