《永不下车》第四九九章 存储

    譬如内存占用,联调开始时,系统初始占用值只不过40gb左右,现在的占用则超过1tb,虽然距离物理上限——12tb还比较遥远,但这种程度的内存占用提升,还是与一般计算机程序、甚至ai的行为迥异,也引发了研发组的关注。
    另一方面,系统运行时占用、调用的存储空间,虽然也有增长,却只不过是从12tb提升到17tb,远未触及450tb的硬件上限。
    一般的计算机系统,运行时,占用的内存总是小于存储空间,数学领域的专业程序尤其如此,况且在某种程度上,内存与存储空间的占用还可以互相转化,所以单纯研究一个ai的运行时内存与外存占用,意义并不大。
    但“强ai初号机”还是引人瞩目,是因为其特性,与一般的人脑思维模型有很明显的差异。
    人脑的运行机制,直至今天,还没有被人类认识的很透彻,但相关模型、假说则浩如烟海,这些模型、假说背后的理论一般都认为,倘若将人脑的运转与计算机相比拟,其占用的内存应该相对较小,此外则应包含规模很大的存储空间。
    人脑的思维过程,无须解析,但凡审视一下自身,便大概就明白这种猜测的由来。
    具体而言,当一个人意识清醒时,大脑始终在运作,但同一时刻所思考的念头却很“狭窄”,至多不过应付很具体的一件事,或者处理很简洁的一段讯息,这种特质,在人类的语言里时常被称为“专注”,也是意识活动的重要特征之一。
    与每时每刻的思维相比,人脑的记忆,容量之大则令人印象深刻。
    不同的人,大脑的记忆能力各有差异,将模拟式系统直接与数字式系统比较,也很粗糙,即便如此,学术界仍认为人脑的存储能力超乎想象,估计其能够存储相当于1pbytes、一千万亿字节的数据。
    即便考虑到人脑的特性,这1pbytes中的绝大多数,都是含义模糊、未必能被称为“数据”的模拟讯息,人脑至少也能存储若干tbytes、几万亿字节的数据。
    思维活动所涉及的信息量,在tbytes级别的信息规模面前,显然十分渺小。
    综合起来,旧时代学术界的主流观点,基本上都认为人脑是一种单线程、占用较少“内存”、同时具有超大容量外存的模拟式系统,大量意识仿真,乃至于“强人工智能”方面的研究,也都以此为指导。
    站在旧时代的认知水平上,这一做法,其实也可以理解。
    经过很多年的尝试,算力超强的巨型机+人工智能程序,都未呈现出任何意识活动、自主思维的迹象,而人脑却天生具备这一令人惊叹的能力,两相比较之下,自然会让研究者产生某种猜测,人脑的结构、运行机理等特质,是否才是“意识”诞生的关键。
    这种猜测,今天的方然已了然于胸,显然是一种难以避免的歧途,徒然耗费时间精力。
    计算机,人类研发出来的数字式电子计算机,不论技术原理、底层架构还是运行方式,与人脑几乎没有相似之处,产生自主思维的方式,也必然迥异。
    以人脑的意识运行方式,去揣测计算机的“意识”,会是什么样子,显然太不靠谱。
    至于另一条路,nep_791地下建筑里的“初号机”,则是划时代的成就。
    联调取得成功后,很快,研发组就在“初号机”的基础上,制定“二号机”的总体规划,相比于探索、试验性质的“强ai初号机”,二号机的定位则是——力争实用,规模比前一阶段的试验机组大得多。
    研发组的设想,方然没找出什么隐患,在确认nep_787与830研究机构的“强ai”进展顺利、初步展现预期功能后,就原则上批准了这一计划。
    至于二号机的研究领域,斟酌再三,他还是选择了数学与相关基础学科。
    在完全确认“强人工智能”的能力和风险之前,不消说,任何让其涉足it领域研发的想法都是极端危险的,除此之外,贸然投入一般的科学技术研发领域,又会引起科学家群体的普遍焦虑和紧张,并不利于当前的计划。
    相比之下,专注于数学及相关基础学科,虽然无法直接对东北太平洋大区的“全产机”等体系产生帮助,长远看来,却可以在另一方面有所助益:
    便是指挥暴力机器、执行战略计划的“通用型ai”。
    通用型ai,一直没有正式的名称,反正在“一人之国”般的东北太平洋大区,除自己外,并没有任何人直接与这系统打交道,方然也懒得为其命名。
    总之这套系统的功能,是运筹帷幄、纵览全局,作为nep大区的中枢而存在。
    既然是中枢,地位,可想而知会有多重要,自从在北大陆的一片混乱中杀出,执掌偌大的nep,借助旧时代的超算、管理中心、apos节点等组织起“通用型ai”,多少年来,方然始终没计划、也没能力升级这一浩大的体系。
    新时代的世界,人类文明在it领域的进展,相当缓慢,管理员的选择几乎一模一样,一时间倒还没有很紧迫的威胁。
    但这种情形,一望可知,并无法长久的持续下去。
    如何维护、升级现有的“通用型ai”,很显然,让研究机构里的it专家插手是自寻死路,但一切全都自己应付,也根本就不现实。
    从旧时代一路走来,时至今日,当了六年多管理员的方然,it领域的技术虽然一点没丢,却也没时间精力去应付nep大区那庞大、复杂到令人窒息的自动化、智能化体系。
    倘若不是一大堆如asa、asaig这样的人工智能,在“通用型ai”的指挥下,各司其职,处理五百万平方公里之上的一切事无巨细,小到碱性电池尺寸规格的优化,大到下一年度的大区能源生产规划,照料阿达民、科学家与一千万民众的生活,整个东北太平洋大区早就会遍地狼藉,化为混乱之极的人间地狱。
    
    
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