第三六六章 區別

現代軟件開發,在AIASM等系統發展、完善的大背景下,正在逐漸成爲一種半自動化、半智能化的工程。

直觀的現象,常規軟件開發人員的數量,越來越少。

從事算法、架構與核心開發的IT從業者,則不僅未失業,反而一直在增加。

在自動化系統的加持下,憑藉FSCIM體系而重構起一整套嶄新的架構,當今時代的軟件開發工作,已逐漸遠離了“軟件危機”的陰影,從“全產機”到其他體系的諸多底層軟件、重複性的系統程序,都可以由自動化系統迅速、高效而幾乎沒有任何疏漏的完成。

開發及運維人員的工作,則變成了監督與覈查。

軟件體系突飛猛進,此消彼長,用來運行龐大AI、或其他軟件的硬件平臺,則一天天變得捉襟見肘。

不論聯邦,還是其他列強,現如今製造出的最新一代超級計算機,在運行巨型AI程序時的算力損耗都接近50%,而根據預測,下一代算力接近1ZFlops、每秒十萬億億次浮點運算的超級計算機,運行效率可能只有30%左右。

效率越來越低,原因,究竟是由誰來負責,硬件架構、尺度的影響,底層構件庫的影響,或者AI本身的架構缺陷,這些都有可能,但在進行戰略規劃時,這些都不重要。

重要的是,這一效率的限制,短時間內並無法被打破。

傳統計算機的能力上限,究竟在哪裡,一場簡短的對話是沒可能討論清楚,但不論方然,還是萊斯利*蘭伯特,差不多都對此心知肚明,在單個物理核心無法突破功耗、頻率與晶體管數量之上限的情況下,依靠堆疊大量核心而組成的超級計算機,遲早會觸及到理論算力的天花板。

1ZFlops的百分之三十,和10ZFlops的百分之十,絕對數值,當然還是後者更大一些。

但以蓋亞之大,人類能夠動用的資源、能源,終究是有限的,在對數律上升的算力曲線面前,超級計算機的投資,回報越來越差,是難以爲繼的。

但這一事實又說明了什麼呢,午餐後,和蘭伯特先生走進電梯,繼續覈查NEP_871de 地下構造,陪同的方然思緒漫遊,他想到了自己在餐桌旁提出的問題,繼而,想法也有了某種微妙的變化。

人和機器,人的頭腦與人工智能,究竟孰強孰弱,之前的想法可並不一定正確。

原來想到這問題時,下意識的,自己總會覺得“人”在AI面前絕無勝算,畢竟生而爲人,對這一存在的本質相當熟悉,漫長曆史已證明人類大腦的演化是如何遲緩,甚至,在近現代的幾百年里根本就沒有繼續前進的跡象。

另一方面,計算機的突飛猛進發展,卻有目共睹,進而喚起強烈的危機感。

可是在今天,距離第一臺數字式電子計算機的誕生,已經過去了八十七年,當代超級計算機的原理、架構與運行規則,卻和古老的ENIAC並無二致,進而,也呈現出強烈的“天花板”之跡象。

人的能力,固然有無法逾越的上限,大腦的容積、結構與細節無可更迭。

可計算機不也是一樣嗎,區別只在於,現代超級計算機的體積、功耗並不侷限於某一個房間、或者某一供能系統,然而結合現實來考量,蓋亞的面積和資源,終究也是有限的,這有限的資源,必然對應某一算力達到上限的計算機系統。

今天的計算機,軟件系統,哪怕運行在“走鵑”上的AI,也未見得能在一切領域都勝過人類。

只有在重複、機械而枯燥的任務中,AI纔有一邊倒的優勢。

人工智能的發展,尚未遭遇瓶頸,超級計算機的算力也可再提升一、兩個數量級,這些論斷,蘭伯特先生也基本認同。

但憑這些展望,方然還是無法判斷,未來的人工智能與“那個人”,究竟誰更勝一籌。

一邊走路,一邊思考,引路和介紹的任務交給Alice,看起來,萊斯利*蘭伯特對仿真人沒什麼牴觸心理,甚至還和Alice交談過幾句,這不由得讓在旁觀望的方然猜測,蘭伯特先生是否也是仿真人的“主人”。

這一猜想,用不着開口詢問,待會兒用ASA抓取數據、分析便知。

於是他還是把話題扯到“人與機器的區別”上:

“……那麼,蘭伯特先生;

照您看,人與計算機、和運行其上的人工智能之間,本質的區別是什麼。”

“這可有點難講,年輕人,你應該也能想到,人類世界的計算機、AI這些存在,都是人一手創造出來的,又怎能與創造者相比較?

至於兩者孰強孰弱,呵,我現在也沒有多大把握,只是認爲,在劃時代的量子計算機實用化之前,現有的電子計算機系統,並不能完美的描摹客觀世界,也沒辦法完美的模擬人類大腦的運作過程。

不過,說到本質的區別,”

穿過一道檢修長廊,再往前,就是僅供機器人穿梭的狹窄巷道,萊斯利*蘭伯特停住腳步,轉身向方然聳了聳肩:

“我倒是有一些想法,你想聽聽麼。”

“求之不得。”

吩咐Alice到旁邊的終端上準備資料,這段時間裡,方然是很樂意聽蘭伯特先生多講幾句,他不光很久沒和活人說過話,除每天在網上的時間外,也根本沒有哪怕一個人,可以和自己交流些宏觀層面的思維。

遠在夏洛特的Emily,倒是願意聽,可很多事她根本也不明白,只會平添擔憂。

孤獨,大概是這麼一種情緒在驅使,站在原地聽蘭伯特先生侃侃而談,他片刻後才意識到,眼前的FFRI-IT資深專家爲何話多,原因,也和自己的差不多。

在這樣一個時代,不論是誰,要找一個既能聽懂自己在說什麼、又不會引起叵測後果的聆聽者,可不是件容易的事。

“人與機器的區別?

這問題,其實我思考過很多次,結論則是:

人會犯錯,機器不會犯錯,這,就是兩者間唯一本質的區別,除此之外,別無其他。”

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