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“我们也许已经成功了,但是如果我们完全以人类的标准评判,就很难获得足够直观的结果。”
朱靖垣读了这个开题,就觉得脑子有点迷糊。
仔细看完了详细报告之后才意识到,自己以前也想的太简单了。
自己当初也下意识的以为,机器获得了自我意识之后,一定会与人类具有某些相似性。
比如最基本的向往、恐惧、求生、高兴、厌恶等反应。
现在看来情况根本就不是那样的,可能机器因为本身就不是生物,所以可能根本就没有生物的特点。
人类按照自己的标准,判断机器们有没有自我意识,可以说是一厢情愿的想法。
工匠们无法通过直观的表现判断机器是否有了自我意识。
只能通过机器的表现侧面评估。
工匠们在明年建设更加复杂的机器,将实验体的智能原件数量增加到一百万。
准备更多的、更加复杂的、更加深入的学习数据。
同时暂时继续保留现有的八台机器,并且让它们在某种程度上以科研人员的身份参与简单的科研工作。
在这些直接实验的同时,还要继续评估机器体内的数据变化,以及能量场的变化。
朱靖垣看完之后思考了需求,最终还是什么都没有提什么要求。
自己没有看到现场,对于项目没有整体的了解,对于细节更是一无所知,胡乱给意见不太好。
不过朱靖垣确实期待实验结果。
结果到了第二天,朱靖垣还真的见到了更加重要的实验结果。
工匠们更加确定这些机器已经有自我意识了。
主要是他们之接参与的那些实验,在他们参与的过程中出现了很多意料之外的情况。
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首先,作为机器的瀛洲五号对于数据问题格外的敏感。
人们处理大量庞杂复杂的数据的时候,需要借助计算机工具编制各种程序。
拟定各种各样的条件和限制,从不同的角度反复过滤搜寻。
瀛洲五号经常能够一“眼”看出存在的问题。
只要完整的扫描一遍数据,就能迅速发现绝大部分细微的问题。
包括处理工具无法通过条件筛选出来的数据。
相互之间有复杂关联,大量数据互相印证,才能确定有问题的数据。
在传统计算机程序里面,甚至是在传统的单体智能机器上,做起来都像是大海捞针的问题。
在它们这里都是摆在台面上的东西一样清楚。
按照瀛洲五号自己的回答,它们看那些数据中的问题,就像是人类强迫症看到规则画面中的污点。
那些不和谐,不合群,让人感觉扭曲的数据,都格外的显眼。
应该是由于脑子结构相似的原因,它们处理数据的过程有着类似于人类思维的跳跃性。
同时它们仍然还是机器,所以还有着传统机器的准确度和速度。
所以他们能够迅速找出数据问题的所在。
比人类和计算机快很多,比人类配合传统智能机器都要快。
然后,它们的总体基础学习完成后,就不需要再由人类准备和安排专门的学习和训练了。
如果是传统的智能机器,面对完全新形态的新需求的时候,可能需要专门安排新的训练制作数据模型。
但是瀛洲五号遇到这种情况的时候,可以迅速的自行完成这个准备过程。
然后迅速进入实际的处理阶段。
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