幾小時後，路舟和陸銘走出了生物科學樓。

　　路舟走在路上，抬頭看了眼天上繁星。

　　數萬年前也曾有人在這麽看著繁星，思考著問題。

　　他想，自己和他應該沒有太大的差別。

　　昨天，有的人切開屍體，有的人透過顯微鏡，今天，有的人困著靈長的遠親，有的人測量這名為DNA的信息。

　　這所窮極，不過是為了回答那簡單的一句，“我是誰?”

　　站在樓前，路舟深慨自己的無知。

　　路舟側頭說道，“你說。七星的進度算怎麽樣?”

　　陸銘笑了笑，“學術上不敢說，我們所做實在更‘商業’。但就實現來講，水平上算馬虎吧。”

　　路舟點了點頭，“嗯。基礎有限，資金我也需要再想辦法。”

　　陸銘，“慢慢來，不著急。我知道你想法很多，但就目前的人工智能，它也只能算是弱人工智能，距離強人工智能還很遠。這需要我們不懈奔跑找尋。”

　　路舟自然清楚這中間難以一蹴而就，臥龍如今也不過是挑了簡單的入門，可能拿到業界展示確實會震撼，但這終究還沒到技術壁壘的程度。

　　“但有些事情，我想還是有必要提前考慮。”路舟道。

　　陸銘，“比如?”

　　路舟，“比如規則。”

　　“想想，我們人也不過一台機器。基因潛藏在每個人體內，我們可以自由地決定做什麽，可它卻影響著我們的長相、身高，乃至影響著癌變，控制著我們生死。

　　反抗著基因所賦予的宿命，找尋著生命的真諦和長生的方法，這是許多前沿學科在做著的事情。

　　強人工智能，未必不能如此。一如人反抗基因，人工智能一旦擁有了人所有的，那它也應有反抗人類的意志。”

　　人是連基因這種“強製寫入硬件中的酷律”都無法約束的物種。

　　陸銘摸著下巴，“你是覺得，有必要從現在開始討論人工智能倫理?”

　　路舟歪頭道，“有。因為誰也不知道未來有多快。”

　　而路舟是依稀記得，幾年後，物理巨匠霍金、科技狂人埃隆馬斯克以及其他人工智能專家是煞有其事地寫了份關於人工智能的約定公開信。

　　路舟搖了搖頭，走在創業路上，他的心情和前世沒什麽兩樣。可走著走著，隨著夢谷數據愈多，機器學習、深度學習也就提上了議程。一步步走到這，所有的巧合像是必然。

　　他笑道，“可真是荒誕得可以。”

　　陸銘聽後倒也沒有反對，兩人是走在回七星的路上。

　　突然，某棵樹上跳下來隻黑貓，正瞪著眼靜默地看著路舟。

　　一個問題卻在路舟腦海中一閃而過。

　　“霍金，是誰?”

　　他閉上眼睛擠按著太陽穴，這今天裡的各種怪異想法顯然是有點多。

　　路舟突然意識到，自己無法回答這個問題！

　　他拿出手機，搜索出了霍老爺子的生平履歷。

　　自97年後，英特為老爺子提供輔助說話的系統和設備。

　　但早在幾年前，老爺子是連手指都已經不能動彈。

　　英特爾在此之後是找到了新的解決方案，通過各種感應器收集臉部肌肉抽動的信息，不同的細微動作構成信息輸入，再捕捉眼球動作來選定詞匯！

　　如何提高效率?

　　路舟再翻頁後，是暗道果然！

　　英特爾收集了大量霍金過去發表的文章、個人發言的數據，以此作為輸入建立了一個數據模型，用以預判他當前可能輸入的是什麽詞匯。

　　能怎麽做?無非AI。

　　他關閉手機屏幕，原來所想不過殊途同歸。

　　老爺子靠著肌肉抽動的模式來控制輸入，用AI和歷史數據來提速，用眼球動作再進行確認。

　　那換成由腦電信號控制輸入，用AI和歷史數據來提速，再由腦信號進行確認?

　　像是類似，而某些概念的邊界也在模糊。人和機器的邊界在模糊。

　　路舟想起剛剛，那猴子對著自己笑，波形發生變化的情形。

　　如果給它造一個機械嘴巴，波形由AI判定一致，嘴巴便發笑，這是不是猴子所控制的嘴巴?

　　一個替代品！

　　猴子又是否能產生一種獨特的感覺，單獨對機械嘴巴進行控制?

　　一個新的器官！

　　原來，新世界的大門一直就在跟前。路舟心想。

　　......

　　兩人各有所思，再次回到了七星實驗室內。

　　進門前，陸銘對路舟說道，“這樣吧。目前實驗室的狀況你也清楚，單單你之前提的兩個走向，一個AI芯片的探討，一個認知科學的延伸。若再算上今天這個AI處理腦電信號的嘗試，實驗室的資金其實並不富裕。”

　　陸銘頓了頓，“尤其，無法商業化的部分研究，可能會對公司造成負擔。這個，你多加把握。”

　　路舟也明白陸銘所擔心，“嗯。”

　　兩人剛走進門，就見實驗室內有幾人是在白板前討論。

　　曹文聰，“我們所涉及的一些問題，很多時候都是在尋求一個最優或近似最優解。方式上有很多，比如說蒙特卡洛模擬，對解空間內的各個隨機搜索點進行檢驗，不斷收斂到全局最優;比如說遺傳算法，模擬達爾文生物進化論的進化過程，通過遺傳算子的組合交叉和編譯，從末代最優個體中解碼出近似最優;又或者我們實驗室做的臥龍，模擬神經網絡的學習過程。

　　而我們剛討論的量子退火算法，也是為了實現這個目的。”

　　路舟稍一聽，就讓曹文聰的話給勾起了興趣。

　　何為最優?

　　以物體識別，不就是找到最合適的分類，找到最像的答案。好比，人臉識別，認出你最像你，確認一個結果。

　　路舟想了想，九十年代的模擬退火算法他是有所涉獵。它模擬了固體退火的過程並改變數據采樣準則，改進了蒙特卡洛模擬的計算效率，再通過“冷卻”來控制算法進程。

　　曹文聰，“量子退火和模擬退火有極大的不同。”

　　路舟，“......”

　　曹文聰寫了些字，隨後又道，“模擬退火基於熱波動原理，而量子退火則是利用了量子波動來構建優化算法。它先將優化的問題映射為量子系統，函數則映射為勢場，決策變量為系統的自由度......”

　　路舟看了看身旁有些尷尬的陸銘，“這進度挺快啊，都發散研究到量子去了?”

　　陸銘咳了兩聲，“這個，還是有助於我們推進人工智能研究的。”

　　路舟像看鬼一樣看著陸銘，我信了你個邪。理論基礎總得有實際支撐，他可沒本事弄出量子計算機來。

　　陸銘又道，“其實理論已經存在了幾十年時間。你可能不太清楚，今年一家海外公司已經宣布成果製成了‘量子退火機’，盡管不是通用量子計算機，但接下來的進程，仍然會很快。

　　就是不談物理基礎，理論也確實對我們有幫助。”

　　路舟怔了下，考慮著陸銘所說。

　　陸銘，“量子力學後，半導體才得以出來，有了經典計算機，才有了互聯網。你可以考慮把現在當成第一台計算機出來一樣的時代，量子計算機之於它，只有更轟動。”

　　路舟笑了笑，“行吧。”

　　“師兄多加快臥龍的進度。之後拿著商業化的部分，我們賺錢了再投入給未來。”

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