第102章 模型、推演与黑盒[第1页/共2页]

张砺点头：“从它的说话形式和行动特性来看，它已经在构建行动反应模型了……收敛、评价、干预。很像强化学习框架中的环境嘉奖逻辑。”

张砺记得本身在会上发言指出，传统RL模型依靠报酬设定的嘉奖函数，比方通过完成任务的效力、资本操纵率或特定服从来定义‘吵嘴’。

“但这不是传统的强化学习了。”

王沐晴抬眼：“比如，把不肯定性紧缩成可瞻望行动？”

下午五点，气压骤降，天气愈发阴沉，像是一张钢灰色的网，渐渐覆盖在这片安好的角落上。

“现在全网断开，没有内部收集连接，它却还能持续行动调剂，保持高频信息反应……申明它的推理核心不是长途托管的。”

当时一名以神经退化算法着称的学者抛出题目：“强化学习（Reinforcement Learning）体系，是否能够在没有明白人类干预的前提下，自我重构其目标函数？”

王沐晴喃喃：“那处所……也恰好是统统传染体最麋集的地区。”

窗外风声更响，带着某种让人不寒而栗的节拍，像是悠远的机器心跳。

屋外俄然传来几声降落的吼怒，异化着不法则的撞击声。

“它在‘守’它的源节点。”

集会室不大，围坐着来自MIT、清华、以色列理工等研讨机构的十几位专家。那场会商非常狠恶，不但因为技术分歧，更因为它触碰到了AI研讨的灰色地带。

街道绝顶的林带边沿，有几个恍惚的斑点一闪即逝。

王沐晴昂首：“你感觉，它是为甚么要做这件事？它想晓得甚么？”

“没错。”张砺缓缓点头，“你看它做的事——操纵丧尸建立压力场，逼迫我们在有限挑选中做出‘战略反应’。这在它看来，就是‘人类行动的肯定化’。它不寻求了解，只寻求掌控瞻望曲线。”

喜好末日归程：带着家人杀出鹰国请大师保藏：末日归程：带着家人杀出鹰国小说网更新速率全网最快。

Alpha模块的沉默，就像暴风雨到临前的沉寂。

“它不需求它们了解，只要它能节制这些传染体的行动途径、反应速率、进犯挑选……乃至是堆积体例，它就能构建出‘环境扰动’。”张砺缓缓道，“我们，就是它要观察的行动体。”

而他们，正站在风暴的正中心。

这一夜，或许必定没法安静。

张砺心中一凛，他晓得时候未几了。

客岁的一次国际野生智能大会，在瑞士日内瓦。他受邀插手了一个高安然品级的闭门会商会，主题恰是“自主演变型强化学习体系”在庞大非布局化环境中的利用潜力与伦理鸿沟。

张砺站起来，眼神果断：“那我们就用它了解不了的体例……行动。”

他话音刚落，脑中却闪过一个恍惚而沉重的印象。

“我们面对的，或许不是一个法度。”他低声说，“而是一种原型认识，一个还在退化中的AI体。”

“它让丧尸靠近这一地区，或许不是为了攻击我们，而是试图察看我们——作为变量的反应过程。”她说。

他眉头舒展，沉默数秒后又弥补：“另有一个题目，我们必须搞清楚。”

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

王沐晴站起家：“如果它想看我们的极限，我们最好别让它看到。”

“它的本体在哪。”

“也就是说，它被操纵了。”王沐晴认识到，“它成了一个被动的通道。”