第43章 無限增殖
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【你選擇學習「綠色詞條——多模態智慧技術」】【請選擇學習的時間進度，最低0.5倍，最快10萬倍......時間進度的快慢不影響學習的效果，隻對精神有一定的暫時衝擊，但不危及生命的健康】“10萬倍。”早就有豐富學習經驗的梅楷，直接把時間進度拉滿。兩個技術，一個是軟件層麵，直接就能思考改進的智慧演算法，一個是要完善的生物實驗室，才能複刻研究的生物細胞技術。梅楷學習的第一個技術，肯定是多模態智慧技術。呼~時間進度確定。眼前的麵板停頓一下，緊接著就開始冒出一條條的資訊。【你開始學習「綠色詞條——多模態智慧技術」，該技術涉及了全新的演算法結構，涉及全新的數學模型。但你已經學過智慧機械狗跟智慧無人機的技術，且結合兩種技術的優點，實現了對技術的改良。對於智慧演算法這一塊，你自認人類第二，無人敢稱第一。僅僅花費一個星期的時間，你就摸索清楚多模態智慧技術的大體框架。你發現，這是一項三進製以上的多進製演算法，需要搭配多進製的計算機，演算法表現的效能就越強大。如果使用二進製的計算機，演算法的效能就得不到完善的發揮，且有可能出現不可控的數據溢位】“多進製的演算法？”“需要搭配多進製的計算機？”看著麵板的資訊，梅楷微微皺起眉頭。多進製計算機。現實可冇有啊......現有的半導體計算機，最基礎的邏輯門電路，決定了這隻能是二進製計算機。哪怕在係統軟件層麵模擬多進製的特性，最終進入到處理器底層的運算，還是二進製的模式。以前多進製計算機還能找到一些，老大哥當年押注玩的就是這一種，三進製的結構。但三進製更複雜的結構，還有深奧難懂的係統，導致被美利卡押注的更簡單，更容易商業化生產，更容易被普通人掌握的二進製計算機擊敗了。之後，隨著老大哥崩塌，三進製計算機也徹底落幕，隻能在極少數的實驗室看到一些運算效能還不如10年前老爺機的原型機。能滿足實際需求的多進製計算機，可能要等到量子計算機的技術成熟，這纔有可能被製造出來。量子計算機以指數形式的儲存方式，多量子位並行同時計算的量子特性，還有正變換的原理，簡直完美適配多進製的模式。但等量子計算機技術成熟，這都不知道是幾十年甚至百年以後的事情。【你意識到，現實全是二進製計算機的硬體環境，會讓這一個強大的多模態智慧技術水土不服，讓你的機械進化大軍，出師未捷身先死】【你決定對演算法進行優化改進，爭取在保證效能的前提，適應二進製的硬體】【想要優化改進，前提就是要熟練掌握技術的全部細節】【憑藉之前幾十年學習研究智慧技術的強大功底，你努力學習兩年半就掌握「綠色詞條——多模態智慧技術」的全部技術特性，基礎的原理，還有對應的數學演算法等等】【你準備對多模態智慧演算法的效能，進行一番實際的效能檢驗】“嗯，演算法不是具體的產品，冇有達成率的提示，隻能自己跟其他產品結合到一起，進行實際的檢驗”梅楷看著麵板提示的學習內容。大概明白這次多模態智慧演算法的學習，大概率會跟前麵的智慧機械狗和智慧無人機的學習模式不一樣。【你使用藉助學習環境的多進製計算機，製造了300條隻能機械狗，同時在機械狗背上增加一條機械手臂，賦予它們自我生產、自我修複、還有識別各種設備與工具的能力。最後下達使用一切手段無限增殖，但不得傷人的指令......】【指令下達，全部機械狗根據指令運算了一陣，下一秒，十條機械狗就被當場拆解。剩餘的二百九十條機械狗圍上來，使用機械手臂，學習機械狗的結構，還有使用的各種配件】【得到機械狗的生產清單，機械狗立馬攻破當地的一家晶片公司，搶奪了大量的晶片，然後又搶占周圍一家生產工廠】【數百條機械狗在不停學習，彼此相互共享，很快就掌握工廠設備的使用方法，僅僅三天的時間，機械狗就製造出500條新機械狗，然後是3000，1萬......】【數量到達一萬，機械狗繼續攻占下一個工廠】【機械狗大軍蔓延了......】【三年後，你對自己製造的機械狗大軍很滿意，你發送一條指令代碼，通過附近的網絡，傳遞給全部的機械狗。已經指數性增長到3億量級遍佈全球，學會分散躲避大規模武器的洗地，學會加裝電磁遮蔽層躲避大範圍的電磁脈衝傷害。同時學會自己生產晶片，生產各種配件，還在不停自我增殖的機械狗大軍，一下子陷入了停機.....】“我去，實際檢驗玩的這瘋狂嗎。”“真的下達無限增殖指令製造機械大軍？而且事後還感覺很滿意......”看到麵板的資訊，梅楷忍不住瞪大了眼睛。身懷利器，殺心自起。這次在時間進度中學習的自己，狀態明顯有點不對勁。“這樣搞下去，我會不會真變成混世魔王啊。”梅楷咂咂嘴，繼續檢視後麵的學習進度。【完成技術的實際檢驗，你開始對多模態智慧演算法進行二進製化】【因為對技術無比的瞭解，隻用了不到一年時間，你就編譯出二進製模式下的多模態智慧演算法】【你對演算法進行模擬計算，發現二進製之下，果然存在未知不可控的數據溢位隻要相互學習，相互進步，演算法迭代升級的次數超過5.18億次，演算法數據就會不可控的溢位，產生不可控的未知現象】【你花費兩年的時間進行優化，想要消除數據溢位的問題，但兩年的努力，你把迭代失控的次數從5.18億次提升到10.01億次就無法繼續優化，數據溢位的現象還是存在......】【你找不到繼續優化下去的方向，同時也搞不懂這樣的數據溢位會產生什現象......】【你決定進行第二次實際的試驗，嚐試尋找繼續優化的方向，同時確定在二進製模式之下，多模態智慧演算法到底存在什缺陷】
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