大国院士 第一千零八十二章 智能体II型AI～

一场联合国大会，最后无果而终。

对于华国来说，这本就是预料之中的事情。

五常的位置并不是白坐的，联合国是五常的联合国，而不是联合国的五常。

将相关的会议针对回安理会内部解决，他们的目的就达到了，剩下的可以慢慢的‘讨论’，反正他们也不急。

毕竟安理会的投票他们有着一票否决权，只要他们自己不同意，这一份针对天基电磁轨道炮的讨论就只会这样被无期限的继续搁置下去了。

当然了，就算是联合国最终在米国的蛊诱下召开了联合国大会，并最终通过了投票，对于他们来说也没有什么太大的意义。

因为非安理会的联合国投票，联合国并没有强制执行权。

除非各国都统一起来不与他们外交和发展贸易。

但这很显然是不可能的事情。

不过针对天基电磁轨道炮，米国肯定不会那么容易放弃。

接下来他们会要么继续想办法拉拢欧盟、沙俄等其他国家共同讨论制裁或针对，要么则会选择发展属于自己的外太空武器。

但无论哪一种做法，对于他们来说都没有什么好担心害怕的。

很多时候，先人一步领先，便已经是一辈子都难以追赶的差距。

更何况天基电磁轨道炮远不是他们的太空底牌，空天发动机和小型聚变堆才是！

有了这两项技术，只要需要，他们就有足够的能力在外太空组装出一支规模庞大的舰队。

相对比威力‘普通’的天基电磁轨道炮，太空舰队的威慑力才是真正的‘无敌’！

......

在联合国召开着会议的同时，另一边。

华国，金陵。

紫金山脚下的别墅中，徐川正饶有兴趣的翻阅着AI学术小助手给他优化的模拟计算程序。

虽然说并非专业的程序员，但编程在数学建模中同样扮演着至关重要的角色。

对于建模和代码这种东西他并不陌生。

尤其是涉及到那些将现实世界的问题转化为数学方程，选择合适的模型类型，如线性模型、非线性模型、微分方程、随机模型等领域的内容更是有自己的独特见解。

否则在当初研究可控核聚变技术的时候，他也没那么容易将NS方程快速的应用到对反应堆中的高温等离子体湍流的建模控制上了。

“有点意思，这里调整了一下解析方法数值构造，对数据的分析工作计算方式进行了改变，节省了不少的计算量。”

“这里用了模糊算法.....”

翻阅着被小灵标记出来改动的代码，徐川眼神中带着一点若有所思的神色。

从被优化的地方来看，它对于warp张量进行了不少的改动，这使得数据移动、张量核心mmA指令和cUdA核心性能提升不少。

除此之外，它对块调度器以及密集分组等功能也进行一些改动。

看样子在小灵的背后，也就是川海网络科技那边有一个大型的训练数据库，这些东西的训练并不是简单的修改就能做出来的。

确认优化后的数学模型没什么问题后，徐川便将其下载了下来，随即发了个消息给郑海。

“教授，你找我。”

不一会，郑海便赶了过来，徐川点点头，将手中存储U盘递了过去。

“送去研究院那边，找信息所的周吉安排一下超算，运行一下这里面的模型和相关的数据。”

“好。”

点了点头，郑海接过U盘，放进怀里后习惯性追问了一句：“还有其他的事情吗？教授。”

徐川想了想，道：“再帮我安排一趟去川都那边的行程，时间的话，这周五吧。”

既然婆婆提出来想见见他，那自然不可能让老人家等太久。

今天已经周三了，明天他先安排一下研究院和cRhpc机构那边的工作，周五过去正好合适。

郑海离开后，徐川伸了个懒腰，起身朝着客厅走去。

茶几上，一个长颈透明花瓶中插着几只正盛开的郁金香和彩色百合，高低错落的盛开着。

除了茶几上的花卉，客厅的窗边也落座了几盆多肉和植物，为原本清冷的客厅添加几分活力和家居的气息。

这自然是刘嘉欣带过来的。

毕竟以他的性格，根本就不可能去弄这种花卉类的东西摆在房间里面。

拨弄了一下茶几上的百合花瓣，徐川看了一眼正在厨房中忙碌的刘嘉欣和家政阿姨，走了过去。

“饿了吗？吃饭还要再等一小会。”

厨房中，正帮着家政阿姨摘洗着青菜的刘嘉欣抬头看了过来，脸上情不自禁的带上了温柔的笑容。

徐川笑着摇摇头，道：“没有，我只是出来看看。”

想起了什么，他有些好奇的问道：“对了，公司那边的人工智能AI研究的进展如何了？我刚刚在进行研究的时候，小灵已经能够自动进行代码优化了？”

听到这个问题，刘嘉欣思索了一下，道：“目前来说，大概在智能体II型中期的样子？”

“智能体II型中期？进化的速度这么快？”徐川有些讶异的问道。

智能体II型中期，是川海网络科技那边对AI智能的一个阶段性评价。

整体来说，他们将人工智能分为了五个大阶段，分别是聊天智能、推理智能、智能体、创新体、完整体。

这五个阶段对应着人工智能的聪明程度。

每一个阶段可以根据人工智能的复杂性进一步细分为三个型号、I型、II型、III型。

其中聊天智能阶段AI系统能够进行基本的对话和交流，显示出对自然语言的基本理解能力，并能对各种提示和问题作出响应。

这一级别的人工智能主要被应用于智能客服、智能助手等场景，提供基础的信息咨询和交互服务。

例如，日常生活中的聊天机器人，它们能够解答用户的问题、提供信息，甚至进行简单的互动。

而推理智能AI系统能够以人类普通专家的熟练程度解决复杂问题，标志着其从单纯模仿人类行为升级到展现真实的智能水平。

在这一级别，人工智能AI系统可以应用于需要复杂推理和决策的领域。

比如医疗诊断、金融风险评估等。

推理智能AI可以能深入分析复杂数据，洞悉其中的模式，并基于逻辑和数据提供精准解决方案。

而智能体AI系统能够承担复杂的任务、作出决策和适应不断变化的环境，并在无须接受人类监督的情况下自主行动。

这一阶段的AI不仅具备推理能力，更能自主执行各类复杂的操作任务。

可以应用于自动驾驶、机器人控制等场景，

比如在智能家居领域，智能体能够根据个人习惯智能调节灯光、温度等居家环境；而在自动驾驶领域，智能体则能确保车辆的安全、舒适行驶等等。

如果是最初的学术AI小助手‘启灵’，其级别在推理智能II型号阶段。

可以通过相应的指令去完成各种资料的收集、分类、整理等等。

在后面全面融入川海科技那边的人工智能完全体后，小灵具备了操控智能家居电器、自动驾驶、数据诊断、程序代码编写等各方面的能力。

按照评估，那时候的它应该处于推理型智能III型阶段向智能体AI过渡的阶段，很接近智能体AI，但还未达到。

而这个数据差不多是半年前的。

半年的时间，完成从推理型智能III型阶到智能体II型的进化，这个速度的确有些超乎了他的预料。

原本他以为要小灵要进化到这个阶段至少还需要一年以上甚至是更久的时间来着。

没想到仅仅是半年，就做到了。

刘嘉欣点点头，笑道：“前不久才突破的，程序II组那边对大正整数因子分解论文中有关于深度神经网络的权重层已经应用到了智能AI矩阵分解结构上。”

“这减小训练模型的参数总量的同时还在一定程度上加快了启灵的训练工作。”

“尤其是在SVm分类构造、集成学习模块、大稀疏矩阵问题以及模糊算法等方面有不小的突破，做到了可以通过因子分解机解决大规模稀疏数据下的特征组合难题。”

闻言，徐川恍然明白了过来。

如果是基于大正整数因子分解是否具有多项式算法中的部分理论完成的，那就不奇怪了。

“p=Np?”是计算理论的核心问题，尽管大正整数因子分解是否具有多项式算法只不过是这个千禧年难题的一部分。

但它对于分布式计算与并行处理算法、单源最短路径算法、整数因式分解等多个计算机算法领域有着重大的影响。

从2023年刘嘉欣解决了这个问题到现在，时间已经过去了一年半，它应用到计算机和人工智能领域也差不多是时候了。

毕竟数学成果转变成计算机领域的研究本身就是最容易的领域之一，再加上还有证明了这个问题的学者本身就在计算机领域发展，小灵能够快速的进化原因也正是如此。

不像他研究的数学难题，除去NS方程这个本身就具有强应用性的数学猜想外，另外两个无论是霍奇猜想还是杨-米尔斯存在性和质量间隙难题，即便是已经解决了好几年了，在应用领域依旧没什么动静。

数学领域的尖端难题，要转变成应用成果，最容易的恐怕也就是p=Np难题了。

但p=Np难题却并非那么容易解决的。

至少就目前来说，无论是他还是解决了大正整数因子分解是否具有多项式算法难题的刘嘉欣都认为这个问题可能无解。

上帝不掷骰子，人类也几乎不可能找到一种多项式算法来验证Np类难题属于p类。

不过对于计算机发展来说，p=Np？难题可能无解并不意味着它就不能继续发展了。

相反，对于这个问题的每一次研究，哪怕是一点点的突破，都有可能对计算机与人工智能的算法起到巨大的推动作用。

就像是二十世纪七十年代人们基于Np完全理论，密码学取得了革命性突破，建立了公钥密码体系。

而后又在八十年代Np，完全问题的研究有了纵向的突破，在许多表面看来并不相关的计算模型之间发现了深刻的刻画关系。

这一次突破非常大的刺激了算法界对近似算法研究的新热潮。

此外，还有90年代量子计算机和命题证明系统的研究，21世纪以后的参数复杂性理论研究。

几乎每一次p=Np？猜想上的数学成果突破和研究，都会引起计算机领域的剧震。

如果说‘启灵’再继续进化下去的话，它就离第四阶段‘创新者AI’距离不远了。

这个阶段的智能AI系统具有模仿人类的创造力，突破思维的局限，提出令人耳目一新的创新理念的能力。

简单的来说，它已经能够基于庞大的数据库，针对某一种问题提出以前人类没有想到过的解决办法或思路。在一定程度上具备弱·创造性或弱·独创性。

在这一级别，人工智能AI可以辅助人类进行发明创造，推动多个领域的创新和进步。

例如，在科学研究、艺术创作以及技术开发等多个领域，创新者均能发挥其独特价值，提供新的思路和方法。

甚至你可以将p=Np？猜想这类难题交给它去推衍、尝试解决等等。

尽管它并不一定能够做到，但理论上来说，它已经完全能够思考这种高度复杂性的难题了。

至于最终的组织者AI级别。

理论上来说，它已经是完全体的人工智能了。

在这一级别，它不仅具备战略思维，还拥有实现组织目标所需的高效率和强适应性，能够管理复杂的系统。

比如它们能够灵活协调多个智能AI，合理的分配任务，实时监控任务进度，并依据实际情况作出迅速调整等等。

这种级别的智能AI，理论上来说，你完全可以将一家大型公司或者说一整个国家都交给它管理。

它足够制定出‘完善’且‘公平’的规划来维持公司乃至国家的运行。

.......

pS：晚上还有补更，不过会比较晚，大家早上起来再看好了。

(本章完)