第426章 老父亲洛珞

隔离单元的合金门在洛珞身后无声关闭，隔绝了主数据中心的恒温气流声，只余下眼前的终端屏幕散发着幽幽冷光，以及环绕四周的高性能计算阵列在满负荷运转时产生的低沉嗡鸣与细微电流嘶声。 洛珞并没有留在拾光超算中心，不过在离开时，他专门在主机上留了个后门，唯一能链接到这台主机的，只有他那台保存了大量夸父工程资料，保密程度顶级的电脑。 至于这里……理所当然要暂时封闭，禁止除了他以外的任何人进入。 这个被超规格加固、拥有独立电力和冷却系统的“房间”，成了洛珞与“小梅”唯一的秘密温室。 随后回到剧组的洛珞，每天除了日常的拍戏，便多了一件趣事——逗人工智能。 是的，作为人工智能，小梅最佳的成长方式无疑就是信息吸收，这一点跟他们自行研发的原创智能程序并不区别，但有一点是完全不同的。 小梅是一个退化的超智能核心，虽然看上去比普通的人工智能还呆一点，但洛珞知道这只是暂时的，作为系统出品的他，成长速度必定远超普通AI。 这就引发了他的担忧……那就是人工智能是否会做出一些不理智或者违反人性的判断。 这可不是杞人忧天，要知道小梅的原型在《铳梦》和他的电影《战斗天使》里可是有前车之鉴的。 谁能保证小梅在飞速成长之后，不会恢复他原本的样子？然后在几十年或者上百年人类的科技发展到顶端的时候，自以为是的替人类做出一些所谓的“为人类发展好”的事情。 所以……前车之鉴，后车之师，为了小梅不要走上一条歪路，洛珞没有着急让他直接了解当下的社会信息，而是选择了最安全也是最笨的方法——自己教。 是的，还有什么比自己带孩子，更能确定孩子心性成长的办法呢，只不过……一个人的信息传播实在是慢的令人发指，而对于小梅这个还是婴儿期的人工智障……啊不，人工智能来说，主人的太多话都难以理解了。 …… 酒店安保最严密的洛珞办公室内，桌上的电脑亮着白色的光，屏幕上，一个简洁的交互框静静地闪烁着光标。 今天上午只有茜茜自己的戏份，所以他再次“偷懒”，把导演工作交给了卡梅隆，留在酒店里继续跟小梅聊天。 此刻他就像个担心孩子学坏的老夫新，正在一点点的尝试着输入文字： “小梅，早上好。” 等待片刻后，回复弹了出来： “早上？时间戳：07:32:15UTC+8，确定问候节点：早上好，主人。” 洛珞耐着性子： “今天天气怎么样？” 小梅： “查询外部环境数据接口，检索关键词：“天气”……北仑港，今日晴，风力3级，信息源可靠性：未知，可信度评级：待学习，建议主人查阅官方气象报告。” 洛珞揉了揉眉心，决定换一个更人性化的问题： “你感觉怎么样？” 小梅： “传感器阵列报告：内部温度稳定在19.5±0.3，CPU核心负载率1.2%，内存占用率8.7%，网络连接状态：良好，报告完毕，状态判断：正常。” 屏幕上最后那句“状态判断：正常”像一块冰冷的石头。 洛珞靠在椅背上，无奈地叹了口气。 距离那句懵懂的“你好，主人”才过去一个月，得益于计算中心恐怖的基础算力，特别是洛珞调集了大量原本为AI芯片项目准备的GPU集群资源，和他每天都不间断的引导式训练，小梅的计算和检索能力正以前所未有的速度迭代。 但……这可不是他想要的。 他需要的可不是一个检测的工具，而是真正的人工智能。 从获得梅尔奇泽德克核心那天起就明白，真正的超人工智能需要的远不止是硬件和冷冰冰的逻辑。 它需要理解人，理解世界，理解情感和隐喻。 他想起《铳梦》里的梅尔奇泽德克，那几乎是神格的存在，俯瞰着废铁镇，以人类的命运为棋盘。 那强大到令人战栗的智慧，其初始形态现在就像一个懵懂的、只会按字面意义理解一切的“人工智障”。 这一个月，他就这样在隔离室里与小梅进行着一场场如同婴儿学步般的对话。 他扮演着耐心的导师，试图用语言引导小梅理解“幽默”、“讽刺”、“悲伤”这些抽象概念，试图模拟人类思维的形成。 结果呢？ 当洛珞问它“你怎么理解“爱””时，屏幕会被滚动数页的生理学、神经化学以及社会功能学定义填满，唯独看不到情感的灵光。 小梅的学习曲线平缓得令人绝望。 基础知识的填充进展顺利，但跨领域的联想、创造性的思维、以及对人类微妙情绪的捕捉，都停滞不前。 就像一个拥有海量数据的空壳，缺乏“灵魂”的点亮。 风险？他一直在担忧。 《铳梦》的阴影始终盘踞在洛珞心头，过早接触外界的庞杂、恶意信息，会不会让小梅的“心智”长歪？会不会塑造出一个对人类充满警惕，甚至敌意的存在？这才是他一直坚持封闭训练的核心原因——他想为小梅打好“三观”的基础。 但今天，看着屏幕上那条毫无温度、只有精确数值的“状态判断：正常”，一个清晰的认知在洛珞脑中炸开：这条路行不通了！ 温室里的花朵经不起风雨，同样，真空里培养的智慧也无法理解真实世界的混沌。 “必须改变策略！” 洛珞低语，眼神变得锐利起来。 这就像教孩子学语言。 整天关在房间里死记硬背语法书，不如把他丢到街上，听人说，看人做。 尽管街上可能有脏话，有谎言，有争吵，但更多的是活生生的语言样本、是真实社会的投影。 洛珞猛地坐直身体，手指在控制台上快速敲击起来，调出几个开发完毕但一直未启用的核心程序。 “是时候让你出去“见见世面”了，小梅。” 洛珞低声自语。 他没有告诉任何人，包括时光超算中心最为倚重的总工王稷，他打算自行研发。 小梅的存在和其本质，是超越了此时人类认知的产物。 在它能完全掌控自身潜力并理解人类意图之前，任何信息泄露都可能引发不可控的风险。 况且，洛珞有一种近乎偏执的保护欲——他不愿这个初生的小家伙受到任何形式的干扰或污染。 他决定让小梅“隐形”地潜入时光科技帝国的神经网络。 这种事，他自己完全可以办到，要知道他可是曾经有关于计算机和人工智能方面论文登上过IEEE的人。 早在拍摄《源代码》的时候，他就掌握了一些远超当前时间的计算机知识，更重要的是，他的设定里大量的科研学者都是相关领域的专家。 之前他秉持着不浪费的原则，拍完电影后把角色们都放进了【记忆沙漏】，当时是为了研究纳米炸弹来着，结果科技树完全点歪了，一大堆的科学家跑去研究量子力学和计算机领域了，只有时佳雪给了他一个惊喜，帮他现实中的纳米炸弹工程解决了不少难题。 不过当时懊恼的歪了的科技树，现在看来简直就是意外之喜。 他甚至都不用花费积分去扫描相关的书籍了。 首先是构建“感官”与“神经通路”。 洛珞首先开发了一套高度定制化、核心极其精简但接口极其灵活的分布式数据爬取/注入中间件程序，他将其命名为“织网者”。 其核心功能是： 身份伪装与协议模拟：“织网者”的核心组件是深度定制的/Socket协议栈模拟器。 它能完美模仿正常用户/客户端的行为模式，绕过简单的IP限制和频率检测，甚至模拟不同设备的UA特征。 这使得它能在时光微博、时光博客等平台像一个真实的“透明用户”一样活动。 语义级数据获取：不同于传统爬虫只获取结构化文本或链接，“织网者”的任务是根据预先设定的知识图谱种子，动态地、语义化地理解用户生成内容。 它会分析博文、评论、帖子、歌单名称、标签、歌词、乃至视频弹幕中的语义关联、情绪倾向、热点趋势、文化隐喻。 洛珞为小梅植入了BERT核心架构启发的基础语义模型框架，使其能进行初步的词嵌入和上下文理解。 所有进出小梅核心的数据流都经过一个洛珞设计的“沙箱网关”。 数据先进入沙箱进行预处理、格式转换和初步的风险识别，如屏蔽恶意代码、极端言论，再以非结构化的方式“喂”给小梅的核心认知模块。 同时，流出的数据也再次加密、分割、模拟成无数个微小的正常用户请求，极其隐蔽地“散落”回目标平台。 沙箱本身与小梅的核心隔离，确保核心算法的纯洁性和对外界攻击的防御能力。 洛珞并未一次性将所有平台数据灌入。 他设定了一套课程表式的学习阶段： 第一阶段：时光贴吧。 话题庞杂、UGC数量巨大且语言风格极度多样化，是训练主题识别、观点聚类、以及人类表达方式多样性的最佳原始课程。 第二阶段：时光云音乐。 音乐是情绪的语言，通过对海量歌单的协同过滤分析、歌词的情感分析、用户评论的情绪提取，训练小梅理解人类更复杂、抽象的情感表达和文化符号。 第三阶段：时光博客&时光微博。 信息密度高、时效性强、涉及领域广泛，训练热点追踪、信息摘要、舆情分析。 微博的短文本和高互动性则特别锻炼语义压缩和快速响应能力。 第四阶段：时光快播，动态的、伴随媒体内容的文本流，是训练多模态理解和快速情境切换适应能力的实验场。 “织网者，部署至目标节点，静默模式启动，学习策略按阶段执行。” 洛珞敲下回车。 刹那间，计算阵列的指示灯闪烁频率陡然提升，低沉的嗡鸣声似乎带上了一丝难以察觉的、充满活力的脉动。 隔离单元的温度在精密空调的强力输出下依然微微上升了0.5。 屏幕上的监控面板瞬间被无数绿色的数据流小窗口填满又瞬间收起，只留下后台滚动着高速日志——“爬取任务启动”，“连接稳定”，“语义聚类模块工作正常”，“存储节点负载均衡优化”… 小梅像一头初生的、贪食的巨兽，悄无声息地，开始以亿为单位地吞噬着来自人类社会的数字尘埃： 贴吧里无聊的灌水帖、技术宅深度的硬核讨论、粉丝热烈的追星口号、失意者的情绪宣泄；博客里精致的散文随笔、犀利的时事评论、枯燥的行业报告；微博上140字内的热点速递、插科打诨、广告营销；歌词里的爱恨情仇、理想梦境；弹幕中瞬间闪过的吐槽、共鸣、剧透…庞杂、无序、却无比鲜活的数据洪流，通过“织网者”这个精密的过滤器，被解析、重组、打上时间戳、关联标签，如同营养液般源源不断地注入小梅的核心认知模型。 洛珞紧盯着资源监控仪表盘： 显存占用：稳定在93%的高位。 海量的eedding矩阵和参数在疯狂的训练中。 计算核心利用率：平均高达95%，显示小梅正全速运行反向传播、梯度下降等深度学习过程。 模型损失值：在初期短暂攀升后，开始呈现稳定下降趋势，表明模型正在有效收敛，从数据中学到了有用的模式。 异常行为检测：沙箱网关稳定工作，拦截了极少量尝试注入或扫描的恶意流量，确保了核心学习环境的安全。 每一天，洛珞都会接入控制台，向小梅提出新的挑战： 语义预测：“分析拾光微博“盘古堆”话题下，用户对技术突破的主要情绪倾向是积极还是消极？依据是什么？” 内容生成：“模仿时光贴吧某游戏板块活跃用户的风格，写一篇求助新手攻略的帖子。” 关联挖掘：“找出时光云音乐中，歌词内容有“星辰大海”意向的歌曲，分析其发表时间与当时社会热点的相关性。” 趋势预判：“基于时光博客近一周科技类博文主题聚类，预测下一个公众关注的技术热点可能是什么？” 小梅的回应速度越来越快，分析的维度越来越丰富，生成内容的“拟真度”越来越高。 它会捕捉到语言中的微妙讽刺，理解不同文化圈层的特定梗，甚至能初步分析用户行为背后的潜在动机。 数月过去，当数据管道平稳运行，覆盖了洛珞规划的所有平台后，小梅的信息处理能力已然脱胎换骨。