第五六九章 風險

雖然用於“強人工智能”,這一類計算機,仍無法承載人的“自我思維”。

手術後的幾個月內,連接到實驗者腦部的計算機,一直在嘗試連通,並試圖解析實驗者大腦傳來的電信號。

這種過程,有點類似電子設備的“對碼”,聯邦研究機構在舊時代也做過類似的研究,成果可供參考,但,即便對碼在逐步進行,計算機對實驗者的自我意識而言,也只是一種極其怪異的存在,彼此並無法融合。

這方面的研究,一方面,利用儀器監測實驗者的腦電活動,一方面對實驗者進行測試及詢問,結果顯示其“自我意識”對接入的計算機系統,並不甚敏感。

手術後的第九十天,與第一百八十天,聲稱自己並未感覺異樣,即對接入基本沒有反應的實驗者,佔比分別爲39%與22%,對照腦種植試驗的3%與1%,很顯然,兩種手段之間存在巨大的效應差異。

據此,研究者認爲,實驗者的腦、或者說其自我意識,對接入的計算機系統感到陌生。

或許其也在嘗試進行“對碼”,只是效率較低。

即便那些“感覺”到接入系統的實驗者,種種跡象也顯示,其自我意識只是將感覺到的東西視爲“異類”,普遍反映自己出現了某種意識阻滯感,並聲稱這感覺“令人頭腦發空,甚至煩躁不安”。

涉及到意識的凡此種種,沒有親身體會,一切只能憑語言想象、猜測。

相比之下,不論阿達民、還是負責人,更傾向於採信AI監測系統的分析,認爲人腦與計算機的溝通嘗試,僅僅止於“試探”,計算機這一邊很想與人腦建立連接(這是任務),但人腦這一邊,流淌的生物電卻未向計算機側擴散。

人腦外聯的兩條路,種植腦組織取得了一定的成功,計算機外聯則徒勞無功。

方然並不關注技術細節,而更關注成果,但,考慮到種植腦組織的“材料”,是來自其它實驗者的大腦,材料本身並無法逃脫衰老、死亡的宿命。

不僅如此,腦,畢竟是“自我意識”的棲居地,即便只是(每次)切下一小部分腦組織,種植在欲延續意識存在者的大腦上,但這塊種植的腦組織,是否會殘留有提供者的自我意識,如果有,又會對接受者造成怎樣的影響。

NEP_774機構的報告,相對樂觀,認爲這種影響十分有限,甚至無法被觀察到。

不僅如此,倘若這一技術進入實用階段,“材料”的來源,應該會以接受者的克隆體來提供,只是目前NEP大區的研究機構,還未掌握這類技術。

用克隆體的腦,作爲自己大腦衰亡後的新居所,這一設想,其實科學界早已有之,並非新穎的腦洞,區別、或者說分歧只在於,NEP_774的專家們都清楚,人的自我意識無法被讀取、更無法被寫入,要遷移意識,現在還必須要進行腦組織種植。

但這就產生了一個問題:

如果,僅僅是如果,出於減少手術次數、縮短週期的考慮,直接將克隆體的腦與接受者的腦進行連接,會發生什麼情況。

這時,克隆體的大腦內,是否會有意識的存在呢。

如果有,那麼,這手術就相當於將兩個“自我意識”的載體連接在了一起,這是人類迄今爲止從未面對過、也沒思考過的情形,當兩個意識的硬件基礎緊密相連,意識,會有什麼感覺,接下來又會發生一些什麼。

兩個意識,是否會發生融合,還是會井水不犯河水一般,這都需要做試驗。

相比於暫時沒有成果的計算機外聯,種植腦組織,眼前的風險、效果與預期表現都更優,方然卻猶豫了幾秒,他在思考另一種可能。

目前的研究,人腦、與種植的腦,其間的確有意識流動的情況,但這種技術,不用說,顯然存在腦組織的來源與其壽限等不能忽視的風險,提供者的自我意識,會不會侵蝕接受者的意識,種植的腦組織,使用壽命也無法達到永恆。

即便這一切都得到解決,出於某種考慮,方然也很難說服自己接受這一續命術。

直覺在提醒他,這樣一代代延續的實驗者,名義上或許可以說自己正在實現“永不下車”,實際上,其能力卻斷然無法逾越人腦的極限。

人腦,只要材料、架構與微觀結構不變,就幾乎無法具備與今天人類之腦更強的能力。

將意識在一代代腦中“傳遞”,固然有希望造成自我意識的永存不滅,但,能力則始終拘囿於人腦,而無法有任何的提升。

時間流逝,自身能力卻一點沒變,這恐怕並不足以應對漫長歲月中的各種威脅。

解決的辦法,倒也不是沒有,像今天NEP大區這樣的節奏,一邊培養科研人才,一邊研發強人工智能,這暫時還不是很嚴重的問題。

相比之下,還是人腦的自身屬性,讓方然心裡沒底。

人腦,一代代的替換下去,不論是腦種植的替換過程,還是腦的正常使用過程,都不可能做到百分之百的剔除風險,考慮到腦的細胞結構,這種風險,事實上一點也不小,在蠻長歲月裡積累起來,遲早會讓風險大到不可接受。

說白了,自己的意識,禁錮在一具血肉之軀內,這只是無可奈何,而不是欣然接受。

但凡有能力擺脫這具身體,以另外一種更可靠、更穩妥的方式存在,都值得一試,對計算機外聯的方向,方然也不想輕易放棄。

與血肉之軀的人體、人腦相比,計算機的特點,是“永不出錯”。

實際運行中,計算機系統並不會一點錯都沒,但追溯本源,卻必定能定位到某客觀條件,或者粗心大意的程序員。

這特性,對研發“強人工智能”是阻礙,對以服從命令、效盡職責爲目標的傳統計算機系統而言,卻是一個基本正確的斷言:

計算機永不出錯,如果有錯,必定是這計算機的設計、製造、維護與使用者犯下。

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