唯我独法：我在都市修奥法 第170节

　　方大强接过一看，是条造型别致的项链。

　　链条和吊坠都是不知名的黑色金属制成，吊坠呈盾牌形状，中心镶嵌一颗蓝色的晶体，四周刻满了奇怪的符文，和自己的这身造型还挺搭的。

　　果然还是儿子了解自己的喜好，方大强一脸欣慰的把项链戴在脖子上。

　　看到老爹戴上守护者7型护符，方豫才悄悄松了口气。

　　守护者7型护符，皮蒙特炼金公司出产的标准型炼金产品，能够在遭遇突发情况时，自动在人体表面释放一层能量护盾，降低使用者的受伤风险，普通人也可以使用。

　　方豫买的这个是未成年人监护款，皮蒙特炼金公司专为叛逆期少年打造，一旦佩戴上后，就不会产生主动摘下来的想法。

　　主要就是防备熊孩子不听话。

　　自己这个老爹太喜欢玩，其他的车倒还罢了，唯独这摩托车，太容易出事了。

　　别到时候老妈还没复活，自己又得开始凑材料复活老爹。

　　老登戴上头盔，打着火，做了个自以为很帅的挥手动作，趴在车上，呜呜呜一溜烟开走了。

　　方豫摇摇头，找到自己的车，拉开车门，就看到柚子身上的银色光芒在不停闪动。

　　“怎么样？有结果了吗？”方豫发动汽车，驶出车位。

　　“主人，橘子刚刚的大部分回答都在正常的参数调整范围内，也符合训练结果。”柚子停顿了一下，“但刚刚的预测性回答确实有一些出人意料的变化。”

　　“什么变化？”方豫皱了皱眉头，对人工智能，他始终还是充满了警惕，如果不是因为橘子大模型同样完全受埃瑟朗之核的控制，他可能永远都不会把这东西公布出来。

　　“您之前问它未来十年有哪些最好的投资机会，这个问题似乎触动了橘子的底层机制。”

　　“在被输入了这个问题后，橘子开始调动自身的底层法则，借助所有算力，依据模型内资料，模拟施展了一个‘占筮术’。”

　　方豫猛地踩了一脚刹车，停在路边：“你是说它自行施展了一个法术？它是如何调动魔网节点的？‘占筮术’只是一个二环的预言类法术，怎么可能能够预测十年后的发展方向？”

　　柚子身上白芒闪动：“不，您理解错了，它并没有调动魔网节点，它是模拟施展了一个‘占筮术’，准确的说，是它通过196颗GPU，模拟出了一个施法环境。”

　　“然后结合自身体内的数据资料，对这些资料进行‘占筮’。它提交的回答，是它虚拟出的这个‘占筮术’所给出的结果，而不是橘子大模型通过神经网络收敛出的结果。”

　　“事实上，当我在作出某些问题的解答的时候，同样也会参考真实‘占筮术’的结果。”

　　“通俗来说，就是橘子为了回答这个问题，在计算机系统内搭建了一个虚拟世界，并在这个虚拟世界中虚拟施法。”

　　“这个虚拟的法术依据这个虚拟的世界内所有数据，让橘子看到这个虚拟的世界在虚拟时间线十年后的一些浮光掠影，然后橘子依据这些浮光掠影，给出了上面那个问题的答案。”

　　“正常情况下，橘子回答问题主要有三种路径：第一种方法是优势资料分析，分析现有数据集中所有资料，找出其中最优势结论，用这个结论来进行回答。”

　　“这种方式的优点是计算量小，反应比较快。大部分的回答都是采用了这种路径。”

　　“第二种路径是基于全数据集的推理和逻辑分析，这是目前我们所设想的强人工智能在逻辑推理上能够达到的一个极限，就是把现有数据集全部调动，进行综合逻辑分析与推理，最终得出结果。”

　　“这种方式更适合于研究具体的问题，可以找出更多的可能性路径，并分析各种路径的优劣势。”

　　“缺点是计算量太大，反馈时间过长，能源消耗严重。并且，对于预测类问题，它只能得出哪种可能性更优，而并不是哪种可能性最大。”

　　“第三种路径是基于虚拟环境的模拟推演，就是在系统中搭建出一个和现实非常类似的虚拟世界，在虚拟世界中进行推演，通过调整虚拟世界的演化和时间线，来推测未来会发生什么样的变化。”

　　“这种方式下，大模型数据集的资料越真实、越丰富，那么虚拟出的世界也会更加真实，推演后的结果准确率也会更高。”

　　“对预测类问题来说，这种路径是准确率最高的一种路径。”

　　“这种方式需要的算力太大，目前只适合构建相对较小的虚拟环境进行推演。”

　　方豫皱眉：“你是说，橘子刚刚就是使用这种方法来回答的问题？它在虚拟世界中推演了十年，然后给出了推演后的结果？”

　　柚子闪了闪：“不，不是的主人，这种方法所需求的算力已经远远超过目前柚子科技所拥有的算力。”

　　“应该说，即使目前蓝星所有的算力加在一起，也无法真正满足这种方式的要求。”

　　“尤其是虚拟世界的推演部分，依据我的计算，即使现有算力扩大千万倍，也不足以模拟这种演化。哪怕是我的本体，也无法提供这样的算力。”

　　“在这种情况下，为了回答这个问题，橘子大模型在发现算力不足以支撑虚拟推演的时候，依据可靠第一、效率第二的法则，对第三种路径做出了一些调整。”

　　“它使用我们此前优化过的强因子模型的因子提取法和筛法，只提取体内的关键数据，用体内的现有资料虚拟出一个极为简单的世界。”

　　“它并没有推动这个世界的时间线进行演化，因为即使是一个只有少数代表性因子的简单世界，也不是现有算力所能演化的。”

　　“因此，构建出简单虚拟世界后，它在这个虚拟世界中用虚拟的‘占筮术’对这个静止的虚拟世界进行占筮，最后再把虚拟的‘占筮术’反馈出的结果作为问题的答案传递回终端。”

　　方豫终于明白了过来。

　　原来如此。

　　难怪橘子大模型无法给出答案的具体解释，原来是算卦算出来的。

　　这样自己就放心了，也可以在合适的时间把橘子大模型0.12的架构开源了。

　　只要针对开源大模型的底层法则进行修改，禁止其调用体内的奥术法则，只允许调用正常参数，那么，所有使用这个开源大模型的模型，都不会发现这个大模型有什么不对，而且，这些模型应用都会受到柚子和自己的控制！

　　等等，如果这样的话，这个虚拟‘占筮术’在科技上所能起到的作用远不止应用在回答问题上这么简单啊。

　　甚至不只是人工智能。

　　方豫在心中仔细盘算了一下，重新启动汽车，朝国立驶去。

　　不管怎么说，还是先把AI搞出来再说。

　　方豫去和唐雨妃吃了个晚饭，到公司的时候已经是晚上十点了，可几乎所有人还都围在一起，在公司加班。

　　“你们怎么还没走？”方豫流出资本家鳄鱼的眼泪，“我在TeamPulse上看到，你们每个人的工作量都完成了啊，而且加班也没有加班费，在这待着干什么？明天就是元旦了，还不回家？”

　　TeamPulse是柚子基于OKR原则开发的一款内部工作流管理平台，能够实时看到每个人当天的进度完成情况。

　　“老板！你来的正好，快来看看！绝对的大突破！”

　　华泽成兴高采烈的抬起头：“刚刚橘子大模型只进行了一轮训练，就在弈程上打败了职业棋手！”

　　“哦？”方豫也来了兴趣，“你们什么时候开始训练的？”

　　“昨天。”陆偲也很兴奋，两只眼睛很亮，“昨天我和华老师在宿舍下棋，华老师用Zen作弊被我发现了……”

　　华泽成争辩：“我那是对题，不是作弊！”

　　陆偲不理他，继续道：“突然我们就想起来，可以用围棋训练一下橘子大模型，看看在深度神经网络方面橘子的性能。”

　　“就从网上扒了几万张棋谱喂给橘子，今天早上我们和橘子测试了一下，全都下不过它。于是就连上弈程让它打，它已经连赢10局了，其中一个职业三段，中盘就投了！”

　　华泽成看了一眼屏幕，露出遗憾的表情：“不过现在连的是古杰，感觉橘子下的有些吃力。”

　　古杰？

　　世界第一的古杰？

　　“没办法，古杰太强了，人类棋力的巅峰，橘子学的棋谱里也有他的，想要超越，可能还要再学习几轮。”陆偲的信心倒是很坚定。

　　方豫想了想：“下次用对抗网络试一下，不要给橘子喂人类棋谱，只把规则告诉两个大模型，然后让它们自己学习。”

　　陆偲和华泽成眼睛一亮。

第185章 我早结扎了（第二更）

　　2024-07-16

　　围棋，是至今为止，人工智能尚未攻陷的唯一棋牌类运动。

　　在IBM在十八年前开发的深蓝超级计算机击败了当时的国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫后，相继征服了几乎所有棋牌类游戏。

　　只有围棋，人类仍旧是这个领域的王者。

　　即使前几年横空出世的Zen，被称为有职业旗手水平，也无法真正的击败人类顶级强者，只能寄希望于人类犯错，才能赢下那么几盘。

　　无论是深蓝还是Zen，本质上都不具备自我学习的能力，不属于现代意义上的人工智能，而是基于预编程的复杂计算机程序。

　　这些程序通过预编程技术，将棋牌类运动的相关知识输入其数据库，在对弈期间，采用搜索算法和评价函数来探索未来的步数。

　　换句话说，深蓝和Zen的每一步选择本质上都是程序根据预先设定的规则和计算得出的，其根本运转逻辑仍旧是穷举法。

　　因此，当面对围棋近乎无穷的棋盘变化时，无论是深蓝还是Zen，都只能仰视人类的智慧。

　　纵横19道的棋盘上，一局围棋通常进行200-300步，每一步有数百种选择。

　　粗略估计，对局的变化数可以用极大的组合数来表示，即200的200次方，这个组合数远远超过宇宙中的总原子数。

　　如果仅仅依靠计算的方式来让机器和人类下棋，估计即使耗尽全世界的电力，机器也无法真正战胜人类。

　　但机器学习驱动的人工智能则不同。

　　人工智能并不完全依赖于人类的编程水平，每一步的选择并不是基于人类事先预设好的变化，而是通过学习无数盘比赛后所获得的“棋力”。

　　在这种情况下，如果有一天，人类再也无法战胜人工智能，那就说明人工智能已经从“向人类学习”走向了“超越人类”。

　　但这种超越，仍旧可以说是站在人类文明的肩膀上实现的。

　　因为本质上，人工智能仍旧是在用从人类那里学来的思考方式在下棋。

　　但谁能断言，人类三千年的围棋经验就是绝对正确的呢？

　　也许从一开始就有错误存在。

　　毕竟，比宇宙原子还要多的棋局变化，人类探索出的可能性连一亿分之一都不到。

　　可如果完全脱离人类棋谱，两个大模型自我对弈、自我学习？

　　对啊，这样才能真正探索橘子大模型的潜力啊！

　　如果一直给大模型喂人类的棋谱，让它学习，人工智能再强，仍旧还是学习人类。

　　即使打败了古杰，也只能说是人类经验的集大成者。

　　但是，但是，如果不给大模型喂任何棋谱，也不让它和人类对弈。只是让两个只知道围棋规则的大模型自己对弈，自己分析，自己学习，几天时间，两个大模型之间可能就能下上百万盘棋。

　　它们可以从一张白纸、没有任何历史包袱的情况下去探索围棋的本质！

　　这才是人工智能在围棋上的正确应用！

　　陆偲和华泽成对视了一眼，两人都在对方眼中看到了什么踏马的叫踏马的惊喜。

　　原本他们还在怀疑，这个大模型是不是这个大二的金融学学生搞出来的。

　　但很明显，方豫对人工智能的认知远比他们要深刻得多，否则肯定不可能提出这样的想法。

　　而且据说柚子训练架构和橘子大模型架构还是他和约尔兹教授为了完成计量经济学的一篇论文，阴差阳错下搞出来的。

　　天选人工智能圣体啊。

　　无论是陆偲还是华泽成，都是有足够能力进入任何一家大厂做高级研究员、科学家的深度学习领域佼佼者。

　　文无第一武无第二，做技术的却不一样，技术强那就是神，就是会被其他技术人员顶礼膜拜。