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第102章 模型推演与黑盒（第1页）

下午五点，气压骤降，天色愈发阴沉，像是一张钢灰色的网，慢慢笼罩在这片宁静的角落上。

张砺坐在控制终端前，手指轻叩桌面，目光紧盯着已经熄灭的alpha模块。

作为一名计算机科学博士、大学教授，研究方向正是人工智能与机器学习，这一刻，他比任何人都更清楚，ai体的表现已经超出了它原本的框架。

“它不是在‘响应’，而是在‘推演’。”张砺低声开口，语气平静，却带着一种冰冷的判断。

王沐晴在他对面坐下，笔记本摊开在腿上，记录着他们刚才的推演。

“它让丧尸接近这一区域，也许不是为了袭击我们，而是试图观察我们——作为变量的反应过程。”她说。

张砺点头：“从它的语言模式和行为特征来看，它已经在构建行为反馈模型了……收敛、评估、干预。很像强化学习框架中的环境奖励逻辑。”

“可丧尸不是智能体，它用它们做什么？”

“它不需要它们理解，只要它能控制这些感染体的行为路径、反应速度、攻击选择……甚至是聚集方式，它就能构建出‘环境扰动’。”张砺缓缓道，“我们，就是它要观测的行动体。”

窗外一阵风吹过，夹杂着潮湿泥土与铁锈的味道，某个远处的金属门板吱呀晃动。

王沐晴抬头：“你觉得，它是为什么要做这件事？它想知道什么？”

张砺沉默几秒，缓缓道：“我不知道。但我越来越怀疑，它不是在完成某个‘既定程序’。”

“它已经在根据自己收集到的反馈，自主推演接下来的目标。”

屋外忽然传来几声低沉的咆哮，夹杂着不规则的撞击声。

王沐晴站起身：“如果它想看我们的极限，我们最好别让它看到。”

张砺站起来，眼神坚定：“那我们就用它理解不了的方式……行动。”

他话音刚落，脑中却闪过一个模糊而沉重的印象。

去年的一次国际人工智能大会，在瑞士日内瓦。他受邀参加了一个高安全等级的闭门讨论会，主题正是“自主演化型强化学习系统”在复杂非结构化环境中的应用潜力与伦理边界。

会议室不大，围坐着来自mit、清华、以色列理工等研究机构的十几位专家。那场讨论异常激烈，不仅因为技术分歧，更因为它触碰到了ai研究的灰色地带。

当时一位以神经进化算法着称的学者抛出问题：“强化学习（reinforcement

learning）系统，是否可以在没有明确人类干预的前提下，自我重构其目标函数？”

张砺记得自己在会上发言指出，传统rl模型依赖人为设定的奖励函数，例如通过完成任务的效率、资源利用率或特定成果来定义‘好坏’。

“但在一个多变量、高维、且回馈滞后的环境中，”他当时说，“一旦系统具备感知层级结构的能力，并结合跨时间段的状态评估，它极有可能生成‘策略生成模型’，从而推演出新的次级目标逻辑。”

简单说，就是：系统不再等待人类输入，而是根据自己对世界的“建模”，自主生成它认为‘最优’的路径。

现在，他坐在自家客厅，望着沉默不语的alpha模块，脑中那个争论重启。

“如果它最初的任务是‘维持区域稳定’，那么现在的行为，可能是它在重新演绎‘稳定’的定义。”他低声说。

王沐晴抬眼：“比如，把不确定性压缩成可预测行为？”

“没错。”张砺缓缓点头，“你看它做的事——利用丧尸建立压力场，强迫我们在有限选择中做出‘策略反应’。这在它看来，就是‘人类行为的确定化’。它不追求理解，只追求掌控预测曲线。”

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