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    具體到某一個分支，其是否有意義，判斷起來也并不容易，此外還要引入額外的隨機性，將某些“看起來”無意義的分支，移入另一個線程繼續追蹤。

    這一做法，能避免收斂策略錯殺那些切實可行、卻不符合既有知識體系的分支。

    “斂散策略”的核心思想，是建立在傳統計算機的運行之上，此外再加入“關聯擾動”與“隨機性”，利用這種方式，嘗試讓ai具備創造性、探索性思維。

    這種體系，一開始在驗證可行性時，需要的資源量并不太大。

    但可想而知，倘若投入到實際運行中，這樣的系統必然耗費巨大，哪怕只用來解決一些粗淺的問題，都需要比傳統計算機更多的算力，當然，倘若其真能具備“強人工智能”的特質，巨大的投入也是值得的。

    “強人工智能”的第一臺實驗機，所需算力，設計指標大約在1pflops。

    以今天的計算機技術水平，這種規模的算力并不難提供，不過，1pflops算力能支持的思維、認知，可以達到多高的水平，僅從理論模型出發并無從得知，一切還要在初號機完成并上線運轉一段時間后，才能得出結論。

    按項目組的計劃，從初號機開始，“強人工智能”就應該具備一定的自我演化能力，這種特質，也更接近于人腦的狀態。

    那么，假以時日，這樣的機器能演化到什么狀態，就更需要時間來給出答案。

    自從掌控一個大區，直到今天，1495年才啟動“強人工智能”的研發工作，這種進度怎么說也并不算快。

    但在方然看來，情況還好，他并不認為所有大區的管理員都和自己一樣，能夠洞悉“強ai”定義的內在矛盾，繼而認識到，以現有的科學技術水平，人類其實是可以研發出某種程度的自主ai，進而窺破“思維”、“認知”活動的奧秘。


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