安排好王建成的行程之后，陈念这边也完成了有关通用型人工智能技术的前期整理。
事实上，跟很多人的第一印象不同，通用型人工智能虽然在概念上更容易被普通人接受、在前景上也具有更广泛的浪漫主义想象，但其实它所能发挥的价值，却绝对不仅仅是简单的一个“类人机器人”那么简单。
陈念一直都觉得，过往无数的影视作品里，对通用型人工智能的描述都并没有那么准确。
无论是那部让机器人三定律脍炙人口的《我，机器人》，还是终结者里的天网，所能反应的，其实都只是通用型人工智能的一个面而已。
人工智能就一定会是人形机器吗？
人工智能就一定能获得至高无上的数据权限吗？
也许不是这样。
理论上来说，出于对危险的知觉，人类会把通用型人工智能限制在“工具”的层面，它的形态有可能会更接近于“智能助手”，也就是某一个生物人的“附庸”。
而陈念打算要做的，也就是这个方向。
或者换句话说，他不打算作为创世神去创造一种“新人”，而是要在“通用”这个关键词上做文章，创造一类能够适应大多数工作环境、并在特定领域上展开自我学习的“智能机器”。
用更学术的语言来表达，就是弱通用型人工智能。
相对于绝对意义的GAI来说，这个思路的难点会稍稍低一些，但也没有低到哪里去。
毕竟，人工智能的发展哪怕在上一世也完全是个盲盒，它跟核聚变技术完全不同，基本上没有固定的、明确的路径，反而更类似于当时的常温超导探索。
一帮人沿着自认为正确的方向去摸黑探索，在黑暗中也许会偶尔摸到几个宝石，可没有人敢断言摸到宝石的这条路是不是就直接通向矿脉。
我们需要的是更大的模型？更多的数据？更巧妙的技巧？更合理的超级参数？
也许都不是，这些东西并不能让人工智能变得更强大，相反，只会让它变得更臃肿。
想要真正解决GAI面临的所有问题，就必须首先解决人脑和电脑在“底层原理”上的差异。
量子计算机。
这是最接近人脑运作方式的计算机组成形式。
传统计算机处理的方式只有0和1，其处理数据的方式是直线型的，属于一维。
哪怕是多核计算机，也不过是同时进行多个线性计算而已。
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