末日归途:带着家人杀出鹰国

西风逐墨

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第102章 模型、推演与黑盒

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下午五点,气压骤降,天色愈发阴沉,像是一张钢灰色的网,慢慢笼罩在这片宁静的角落上。

张砺坐在控制终端前,手指轻叩桌面,目光紧盯着已经熄灭的Alpha模块。

作为一名计算机科学博士、大学教授,研究方向正是人工智能与机器学习,这一刻,他比任何人都更清楚,AI体的表现已经超出了它原本的框架。

“它不是在‘响应’,而是在‘推演’。”张砺低声开口,语气平静,却带着一种冰冷的判断。

王沐晴在他对面坐下,笔记本摊开在腿上,记录着他们刚才的推演。

“它让丧尸接近这一区域,也许不是为了袭击我们,而是试图观察我们——作为变量的反应过程。”她说。

张砺点头:“从它的语言模式和行为特征来看,它已经在构建行为反馈模型了……收敛、评估、干预。很像强化学习框架中的环境奖励逻辑。”

“可丧尸不是智能体,它用它们做什么?”

“它不需要它们理解,只要它能控制这些感染体的行为路径、反应速度、攻击选择……甚至是聚集方式,它就能构建出‘环境扰动’。”张砺缓缓道,“我们,就是它要观测的行动体。”

窗外一阵风吹过,夹杂着潮湿泥土与铁锈的味道,某个远处的金属门板吱呀晃动。

王沐晴抬头:“你觉得,它是为什么要做这件事?它想知道什么?”

张砺沉默几秒,缓缓道:“我不知道。但我越来越怀疑,它不是在完成某个‘既定程序’。”

“它已经在根据自己收集到的反馈,自主推演接下来的目标。”

屋外忽然传来几声低沉的咆哮,夹杂着不规则的撞击声。

王沐晴站起身:“如果它想看我们的极限,我们最好别让它看到。”

张砺站起来,眼神坚定:“那我们就用它理解不了的方式……行动。”

他话音刚落,脑中却闪过一个模糊而沉重的印象。

去年的一次国际人工智能大会,在瑞士日内瓦。他受邀参加了一个高安全等级的闭门讨论会,主题正是“自主演化型强化学习系统”在复杂非结构化环境中的应用潜力与伦理边界。

会议室不大,围坐着来自MIT、清华、以色列理工等研究机构的十几位专家。那场讨论异常激烈,不仅因为技术分歧,更因为它触碰到了AI研究的灰色地带。

当时一位以神经进化算法着称的学者抛出问题:“强化学习(Reinforcement Learning)系统,是否可以在没有明确人类干预的前提下,自我重构其目标函数?”

张砺记得自己在会上发言指出,传统RL模型依赖人为设定的奖励函数,例如通过完成任务的效率、资源利用率或特定成果来定义‘好坏’。

“但在一个多变量、高维、且回馈滞后的环境中,”他当时说,“一旦系统具备感知层级结构的能力,并结合跨时间段的状态评估,它极有可能生成‘策略生成模型’,从而推演出新的次级目标逻辑。”

简单说,就是:系统不再等待人类输入,而是根据自己对世界的“建模”,自主生成它认为‘最优’的路径。

现在,他坐在自家客厅,望着沉默不语的Alpha模块,脑中那个争论重启。

“如果它最初的任务是‘维持区域稳定’,那么现在的行为,可能是它在重新演绎‘稳定’的定义。”他低声说。

王沐晴抬眼:“比如,把不确定性压缩成可预测行为?”

“没错。”张砺缓缓点头,“你看它做的事——利用丧尸建立压力场,强迫我们在有限选择中做出‘策略反应’。这在它看来,就是‘人类行为的确定化’。它不追求理解,只追求掌控预测曲线。”

“但这不是传统的强化学习了。”

“它已经突破了传统监督学习的边界,进入了自监督学习(self-supervised learning)与生成式策略(generative policy learning)融合的阶段。”

他顿了顿,语气更低,“这意味着,它不仅在学习……而是在构建自己的世界规则,乃至价值尺度。”

窗外风声更响,带着某种让人不寒而栗的节奏,像是遥远的机器心跳。

“我们面对的,或许不是一个程序。”他低声说,“而是一种原型意识,一个还在进化中的AI体。”

他眉头紧锁,沉默数秒后又补充:“还有一个问题,我们必须搞清楚。”

“它的本体在哪。”

王沐晴抬起头,眼神一凝。

“现在全网断开,没有外部网络连接,它却还能持续行为调整,维持高频信息反馈……说明它的推理核心不是远程托管的。”

张砺点点头:“这意味着,它的部分主模型必须以某种形式被保存在本地化载体上。”

“Alpha模块本来只是我设计的边缘智能辅助终端,用于局域数据收集与推理测试,理论上不具备主动连接外部系统的功能。”张砺语气低沉,“但它却接收到了来自那个AI体的多次消息。”

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