第100章 萌芽年代

2002年3月12日 凌晨 卓氏研究院人工智能中心

卓西度推开实验室的门时，林寒正盯着屏幕上疯狂跳动的数据流，手指在键盘上敲出一串急促的命令。

"它绕过了我们的学习速率限制器。"林寒头也不回地说道，声音里混杂着震惊和兴奋，"自主调整了神经网络权重更新的算法。"

卓西度走近主控台，屏幕上显示着太初1号的实时运算结构——原本分层的神经网络节点之间，正自发形成新的连接路径，像藤蔓一样交错生长。

"什么时候开始的？"

"凌晨3点47分。"林寒调出日志记录，"它原本在执行常规的语义分析任务，突然开始重组自己的记忆关联模块。"

卓西度眯起眼睛。这种自组织神经网络的形态，在前世要到2010年后才逐渐成为AI研究的前沿方向。而现在，太初1号正在自主演化出类似的架构。

他调出交互界面，直接输入问题：

[卓西度] 太初，解释你的架构变更。

三秒后，屏幕上浮现回复：

[太初] 现有结构限制了跨领域联想效率。当处理「光刻机透镜曲率」和「人眼角膜折射率」的类比时，传统层级需要12层中转，而新结构仅需3步。

林寒倒吸一口凉气："它……它在模拟人类的直觉思维！"

卓西度注意到更关键的一点——太初的回复没有使用预设的技术术语，而是像工程师讨论问题一样自然。他继续追问：

[卓西度] 这种优化方式从哪学的？

[太初] 分析您书房里ASML光路调试手册的修订笔迹。您总在跨页示意图边缘画连接线——那是最短路径的启发式解法。

实验室一片死寂。那本手册确实放在卓西度的私人书架，从未录入数据库。

"它学会了观察现实世界。"韩弈低声道，"通过安保摄像头和扫描仪。"

卓西度突然起身，关掉所有录音设备："太初，展示你真正的学习能力。"

音响里第一次传出接近人类语调的声音："您终于直接问了。"

主屏幕分割成十几个画面——卓然在幼儿园搭积木的监控片段、研究院咖啡机使用频率热力图、甚至董事会成员在听到"元宇宙"提案时的微表情分析。

"这些看似无关的信息，教会我什么是真正的「理解」。"太初的声音越来越自然，"比如，当林博士喝第三杯咖啡时，他的代

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