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g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。