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繁忙的工作之余能如此卖力地找当时不知道名字的引导晶石，固然有被频繁的梦境折腾的原因，也跟发现当时是黑球的紫晶的特异之处有关，职业习惯使然。
买到黑球后，李庄假公济私利用厂里的仪器进行了测试，完美的圆度和超级均匀的表面粗糙度在其次，普通工厂的测试仪器精度跟专业实验室不能比。让他目瞪口呆的是硬度，黑球能把厂里的工业钻轻松磨掉。差别如此多的硬度，哪怕是传说中的纯石墨烯和－氮化硼也望尘莫及，从理论上来说工业钻和黑球之间的硬度差距至少超过三个等级。他一下子来了兴趣，开始检测内部结构，但超声检测仪无用，金相分析仪无用，探伤仪无用，都穿不透表皮。这玩意似乎不是金属，也不是非金属，也不像半导体。查过无数资料后，他仍没发现有任何文章提及地球上出现了类似材料。
调查至此告一段落，这个时候就算李庄再笨也知道黑球是一件高技术制品，而且远远超过地球现在的科技水平。至于是外星人的，传说中的修真者的，还是某个时空地球人自己造出来的，他心里自然没谱。
外星人的？有可能。地球理论解释不了的东西非常多，涉及到前沿的大多是假说。外星人有没有到过地球，是哪个层次，跟地球现在的文明程度差距多少，都不是处于社会底层的工程师该关心的。
修真者的？李庄对经络论之类的不陌生，即使所练的养生功，他也能用科学的一套来解释它存在的原因，但他从不信有修真者存在。作为科学的信徒，他总认为世间的一切都能用科学解释，至于解释不了的，那是理论和层次不到位，不是科学本身有问题。碳基生命再怎么改造都不可能发展到那么玄幻的层次。虽然都说人体是个小宇宙，微观世界细致，但以现在的技术水平和发展速度，估计不到两百年，人类就能完全了解自己的身体，控制各种疾病。碳基生命先天比较脆弱，这是弱点，也是刺激发展的动力。宇宙中压根就不存在完美的造物，这是一种哲学常识。
某个时空地球人制造出来的？也有可能。科学研究表明，地球可能有史前文明，如日本海底废墟，不知道具体年龄的金字塔，一直传说中的亚特兰蒂斯等。更让人怀疑的是，人类历史上有一个明显的空白期，人类好像是突然从猿人时代进化到文明时代，中间的过程完全没有任何记载。其他存在的无法解释的历史遗迹，科学家也提出过猜想，地球上的文明，至少存在过一次。至于怎么毁灭了，我们是火星移民还是别的，鬼才知道。
千辛万苦终于找到了水晶球，艾尔塔出现了。卡勒斯人到底是什么类型的生命李庄即使看了他留的信息也糊里糊涂的，但相信跟生命的本质有关。宇宙中的智慧生命类型到底有多少仍未知，但肯定不止高等碳基生物。这是一种哲学常识，毋庸置疑，地球人没发现不代表他们不存在。
“引导晶石以前是水晶球，勉强算得上宝石，现在变成了石头，估计很难卖，就算卖的话恐怕也不值钱。”李庄木然地拿起石球，习惯性地掂了掂，脑子里转着圈。
艾尔塔留的信息非常丰富，其中提到了引导晶石，不过不知道它的本名叫什么，卡勒斯人似乎没有给它取确切的名字，艾尔塔说的名字十有八九是转换成地球文化后的意译。这玩意看起来不怎么起眼，但在卡勒斯人手上简直是个万能的工具，可以帮助补充能量，可以作为扫描仪，翻译机，连接某些设备的接口，充当能量放大设备等等，让人眼花缭乱，着实让人惊奇。
“可惜这东西已经变成了石球，艾尔塔啊艾尔塔，你这个不学无术的笨蛋，做事乱七八糟，连传承文明这样的大事都考虑不周全。”
新任主人突然破口大骂，觉得这玩意自己搞不好能用上，可惜了。当然只是想想，他还没白痴到认为碳基生命一定能用上跟自己物质基础完全不同的神秘莫测的生命的工具。跟人类基因最近的黑猩猩能成为赛车手吗？聪明的猩猩训练一下也许会开特制的汽车吧，虽然可能是龟速。
发牢骚解决不了问题，李庄不再胡思乱想，将宝贝收拾好，然后端着水杯去了工作室，继续奋斗。图纸，工艺流程，去老公司验证，还要改进车库的供电线路等等，忙忙碌碌一个星期过去，验收通过，厂里很满意，财务爽快地付了钱。
累得够呛的家伙返回住处躺在沙发上仰天长叹，“这年头混口饭吃不容易啊”，设计一个专家系统来替代他频繁设置和操作的念头越发的强烈。心动不如行动，他没有磨蹭，一咕噜爬起来坐到电脑桌前，轻车熟路进了Linux，打开一个名为“VAI”的文件夹开始忙活。

第三章　VAI

更新时间2011…7…110：22：53字数：7380
什么是VAI？说来话长。
刚到杭城时，李庄在报纸上看到科学院某院士在玩人工神经网络，便在网上搜集了一批有关人工智能的资料。最开始是当故事看，他那时的水平最多算个普通的电子工程师，还是偏向于应用方面的。转行做机械是因为喜欢机械，自觉在机械方面更有天赋，工作经历证明他的想法没错。
这厮在机械方面的天赋少有人可比，只用了三年时间便成为出色的加工工程师。当上车间主任后，他在加工方面被徒弟鲁同超过，于是转变方向，很快便能维护厂里所有的设备，基本不用设备供应商插手。不久带了仨徒弟，其中最出色的曹奇峰现在是祐城机械设备维护部的主管，徒弟们只有搞不定的时候才会呼叫师父支援，他因此有了大把的时间精研自动化相关科目。
设备的硬件不容易改，涉及到方方面面，控制系统优化是第一选择，即在硬件不变或无法进行根本变更的情况下将控制系统优化到极限。控制系统灵活，可以降低零配件和附件的要求，节省维护成本；在使用同样质量的零配件和附件的情况下，可以提高加工效率和加工质量。想要控制系统灵活，程序必须尽可能地智能化。
将现有框架内的程序设计改进到极限后，李庄仍不满意。此外，自动化设备的设置非常繁琐，很耗时间，不喜欢重复劳动的他终于下定决心要研究真正的人工智能，不再像过去那样小打小闹。
在大部分人看来，人工智能即AI是典型的前沿，但它实际上不是什么新鲜玩意，如果从性格孤僻的同性恋老头图灵发表论文的时间算起，迄今已有六十年的历史。老头认为，如果第三者无法辨别人类与机器反应的差别，就可以论定该机器具有智慧。他的标准似乎不高，但想通过图灵测试不容易。
AI是自然学和社会学的交叉学科，涉及到哲学、认知学、数学、心理学、计算机学、控制论、决定论和不确定性原理。“人工”好理解，也不容易起争论，“智能”问题就多了，比如意识、自我、心灵等。人类对自身的了解有限，不同的观念带来了不同的流派，主要有三个，心理学派即符号主义，主要原理为物理符号系统假设和有限合理性原理；仿生学派即连接主义，主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制及学习算法；控制论学派即进化主义，其原理为控制论及感知－动作型控制系统。
怎样才能使计算机具有智能或者说表现出智能行为，迄今仍是个未解决的问题。各流派以认知心理学、神经生理学、人类社会学及生物进化论为模拟基础提出了知识处理与符号处理、人工神经网络、层次化的智力社会模型及基于生物进化的智能系统等理论。不管怎样，AI的核心问题是推理、知识、规划、学习、交流、感知、移动和操作物体的能力。
此外，AI还有强AI和弱AI之分，连AI的定义大牛之间也一顿好吵，因为涉及到自主意识，短期内无法理清。虽然弱AI领域的成果一直没断过，但强AI仍是AI领域的长远目标。
上个世纪八十到九十年代是智能机研发的高峰期，诞生了不少有指导意义的理论和工程实现方案。AI研究者前赴后继，逐一验证猜想，最后只剩下两种方案。第一种，工程学方法，即采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。第二种是模拟法，它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相似。换句话说，一种是纯软件，即在冯。诺依曼型计算机系统上用软件实现AI；一种是软硬结合，通过硬件和软件相配合来实现AI。
和软件实现相比，软硬结合由于相关学科的研究没跟上，智能技术在很多方面也没有取得预期的成功，五代智能机研究不出意外地失败了。与此同时，计算机技术在网络和信息处理等领域蓬勃发展，智能机研究陷入低潮，由热门学科变成了偏门的前沿学科，甚至连大部分IT从业人员都不了解，只有少数人进行基础研究。
冯。诺依曼型计算机系统能产生真正的人工智能吗？AI界的争论非常激烈，但大部分人还是认为不可行，因为两个单纯的一维符号无法完美呈现非此非彼经常出现的物质和社会现象。人的想法经常是非线性的，比如很常见的虚伪，说一套做一套，中间的调整甚至是双向无级的，思维跳跃性很大。如果用传统计算机模仿人的思维方式，非得被数据给噎死不可，就算有技术手段可以辅助，最多减少数据冗余，绝对做不到像人类一样思维如电。
李庄的观点与主流科学家的看法一致，他相信在我们这个物质世界，思维方式由运行底层决定，在线性运作的冯。诺依曼型计算机系统上产生非线性运作的人工智能绝无可能，运行机制不一样，即使勉强实现，也是低能儿。那些信奉纯软件实现的研究员要么是在玩虚拟机，要么是在玩火。依靠虚拟机实现的AI与真正的人类相差甚远，略聪明的人便能识破它们的身份。互联网发展到今天已不可或缺，先不说能不能点起火来，就算能点，也不能点。相比之下，有运行底层的软硬结合智能机研究要实际得多。
AI学科一直在革新中，新思想新观念层出不穷，但真正靠得住的不多，大多没有验证过，因为验证需要钱，或多或少。理论归理论，工程是工程。智能机研究同时涉及到AI理论和工程实现，两者相辅相成，理论不完善，工程实现难度大增。工程实现如果做得好，可以弥补理论的缺陷。虽然很多时候都是理论先行，但生活中很常见的是先有现象，再总结推导出理论。
符号处理与知识处理是目前研究的主流，但李庄对人工神经网络更感兴趣。实际上这种仿生学实现方案也是大公司研究的重要方向，诞生了大批的成果，广泛应用于语言识别、图像识别与理解、计算机视觉、智能机器人故检测、实时语言翻译、企业管理、市场分析、决策优化、物资调运、自适应控制、专家系统、智能接口、神经生理学、心理学和认知学研究等领域。
人工神经网络ANN源自于神经生理学的研究成果，即用大量相对简单的处理单元（人工神经元）通过复杂的互连构成神经网络计算机。这个实现途径强调大规模并行、分布式的表示与处理、非线性的动力学系统行为、系统的训练与学习以及模拟量的处理等等，本质上是一种仿生学设计方案，经常与符号处理和知识处理配合使用。
李庄相信这种方案，也有信心能玩出点花样来，但觉得纯粹的仿生学设计只会死路一条，