之间也可能用了不同的模型。”
“就像用不同的材料做动物雕像？有的是灌木，有的是陶土？”
“对，就是这个意思。”
“可它们没有思想，也不能像活物一样动起来。”
“那没什么区别。”安东尼焦躁地说，“如果你做的机关足够精巧，你甚至可以让瓷偶唱歌或者弹琴……但它们并不真的像人那样理解自己的行为——我不是说它们不可能理解，重点是，它们理解的方式和人不一样。”
“你说得好像程序的确能思考。”罗彬瀚奇怪地问，“咱们的技术已经进步到这种程度了吗？”
安东尼呻吟了一声。“神经网络。”
“什么？”
“我是说人工神经网络——它是我们现在使用的运算模型之一，是按照生物脑神经的信息传递方式复制出来。所有的节点关、次序、权重……这就是模型，或者说灌木本身。而如果你要给它个性，那只需要对它的外形修修剪剪，调整调整参数和环境，而用不着去动它的基础模型。实际上你也干预不了，因为那一整套机制太复杂了，那就是个算法版本的脑神经手术。我们做得到的还不如医生多呢，他们好歹有个正确的原型样本来当参考。可是不管怎样，如果你问我神经网络模型开发出来的人工智能能不能思考，至少我觉得它们能，只不过思考的路径和我们不一样。你应该知道的，现在他们说植物和鱼都会思考，那就没道理把算法的思考方式排除。”
“你说是就是吧。”罗彬瀚心不在焉地说。他不确定自己完全理解了安东尼的意思，但这个从闹鬼开始的技术话题已经钻进了他的耳朵。“不过……我们是怎么把人的脑神经给转化成算法的？总不能是找活人解剖吧？”
“我也不知道他们具体用了什么设备，反正他们设法抄了些人做决策时神经元会有的反应。这和实际的递质物没什么关系，你只需要知道在这个系统里活跃的部分怎么关联和分配权重就行了。不过我也听说过可能涉及到解剖学的神经网络模型……我记不太清楚了，有一个神经网络模型是用了猫的脑神经来模拟。”
“哦？”罗彬瀚说。不知不觉间他已经忘记了话题的开头，直起身子聚精会神地盯着对面。
“怎么了？”安东尼敏感地问，“我用错了什么词？”
“你用错了我也不会知道的。”罗彬瀚说，“我可不懂你们这些技术上的事情。不过你不妨再说说那个猫的模型，它琢磨事情也像猫一样吗？”
他自认为没露出什么不对劲的地方，可是安东尼还是怀疑地偷瞥了好几眼。“我没仔细研究过那个模型。”他说，“不过我听说有团队拿它来做决策训练，它们搞了个捉耗子的游戏——你每抓到一只耗子就会得分，而你花费的时间则会导致扣分，撞到墙壁也会扣分，而撞到狗窝则会直接结束游戏。这样一来，算法如果想拿到最高的分数，就得研究出最佳行动路线。他们想通过这个训练让算法变得更聪明。”
“然后呢？”
“这算法学会了每次开局都直接自杀。”安东尼说，“直奔狗窝而去。这样一来，至少它不会损失时间消耗和撞墙扣
