第一二一章 算力

但對於ASA,方然觀察到的情形,則並非是在軟件、而是在行爲層面的一種仿生,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,是近乎於並行的迅速嘗試大量路徑,並通過各種判斷條件,將絕大多數無效路徑終止,進而獲得相對可行的路徑。

區別只在於,以計算機的強大算力,處理的廣度和深度遠超人腦。

拘於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並不長,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,並無本質上的區別。

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,他等待着ASA給出結論,卻始終沒如願。

關於ASA本身,因爲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裡就崩潰過好幾次,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,這種爲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,就在軟件趨於穩定、正常工作後,雖然爲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,並非方然的目標,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。

那麼是軟件的大方向有問題嗎,回顧報告,方然並不這樣認爲。

根本的問題,基於ASA的洪水氾濫般探索、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,看上去並不成爲調查的掣肘,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,可能需要獨佔伯克利的兩臺大型計算機才勉強夠用,這顯然不現實,莫說採用非法手段太危險,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。

在信息技術高度發達的世界,算力,某種程度上,比算法更關鍵。

這樣的認識,是方然對IT領域的觀察而得出,和計算機課本上的說法大相徑庭,但想一想也知道,再怎樣精妙的算法、代碼、程序,脫離實際運算平臺的話也毫無用處;算法可以完善,可以拷貝再製,可以永續工作,然而建立在實打實計算機器之上的算力,卻不可能憑空摹想,更不可能複製重用。

算力之於信息技術,正如能源之於傳統產業那樣,是一個容易被忽視的基礎。

因爲在天下太平的時代,這種東西,正如毫不起眼的市電和自來水那樣,付費即可使用,恍若唾手可得;

等哪一天失去,才知道該珍惜。

ASA受到算力的限制,這種困難,方然暫時沒想出什麼辦法來克服。

匿名賬戶上雖有大筆資金,事實上,已經超過了百萬馬克,也不適合用在這種細枝末節的事情上。

變通的策略,按IT領域的粗略常識:

既然“算力*空間*時間”可認爲是一個常數,那麼,用時間換空間和算力,也是一個辦法,說白了就是等待,假以時日,倘若花費幾十年、幾百年的時間,即便以現有的菲薄算力,ASA或許也能精確定位“匿名者”,提交此人的詳細資料。

但這和根本沒有解決方案有什麼區別呢。

幾十年,幾百年那樣久,到那時,連人類文明都未必還存在,調查還有什麼意義。

客觀條件的限制,可不是隻憑聰明才智就能突破,深秋的伯克利,坐在寢室電腦前的年輕人皺起了眉頭。

方然沒有在苦惱,而是,他在尋找其他的策略。

人力有所不逮,人工智能又有算力的限制,看起來,調查“匿名者”蹤跡就成了一個近似不可能的任務。

但如果逆向思維,考慮調查過、或正在調查“匿名者”的同類,採取的手段大同小異,而ASA又通過機器學習,對人類的搜索習慣瞭如指掌(除非自己是一個異類,方然自嘲的想,還真是呢),那麼,即便面對近乎無限的數據而無從下手,他至少可以用ASA去搜索調查活動留下的痕跡。

簡單直白的說法,就是螳螂捕蟬,黃雀在後。

事實證明,對ASA這種程度的人工智能,改變用途並不困難。

到西曆1472年冬季,又一個新年快要到來的時候,完全自主的開展工作,方然已完成了ASA的改進測試,出於安全考慮,他不敢把意圖如此明顯的工作外包,只能自己一個人投入寶貴的時間。

部署完畢,ASA2.0的上線測試,看着屏幕上迅速變幻的數字,方然又陷入了沉思。

搜尋“匿名者”,究竟有多重要,真值得如此大費周章麼。

……

ASA2.0上線後,收穫,來的比預想中更快。

經過初步篩查,系統提交的分析報告裡,給出若干個最近一段時間被頻繁匿名訪問的聯邦互聯網絡數據節點,這似乎有點怪,畢竟網絡節點就是爲了被訪問而存在的,但人工智能根據規則進行判斷,認爲這些節點的數據流量相當可疑,於是進一步深挖。

都是些什麼樣的節點呢:

看名稱,方然就知道,他自己是絕對找不到。

和預想中的隱秘所在不一樣,這些節點,從聯邦醫療信息系統到聯邦植物學會的網站,林林總總,都是在黑客眼中幾乎不設防的存在,每天的訪問量也不小。

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