缔造者AI计划已如火如荼开展半个多月，在各部门人员就位后一切都顺利进行着。但谁都没想到，阿尔伯特却在这种刚起步的时候忽然给整个工程按下暂停键。

除了核心团队之外，其他人都不清楚究竟发生什么事了，甚至还有人猜测是项目走漏了风声，或者出现了难以逾越的技术障碍。其实工程本身根本没有出现任何问题，恰恰相反，正是因为它进展的速度有些出乎意料，阿尔伯特不得不在某些方向上做着权衡和取舍。

尽管超级AI技术被封锁百年之久，但还是有一群狂热者愿意冒着风险去秘密研究它，哪怕不能付诸实践，至少在纸面上，甚至脑海里依然能有许多精妙的构想。所以这项技术并不能算从技术上绝代了，它只是被阿尔伯特重新挖出冰面。

而几十年来，这些尚存于世的计算机专家们苦于法令禁止，只要与迭代算法相关，他们的许多研究项目都未能获得审批。而如今相当于久旱逢雨，这就导致工程一开始就迎来了构想层面的井喷期，一些深藏百年，口耳相传的纸面设想纷纷拿到了大型超算上进行验证。

当然，其中一部分或是设计陈旧，或是与硬件不匹配，总之由于各种原因已经不再适应当今的研究环境。不过其中还是涌现出了一大堆惊人的天才想法，这些理论在之前那种完全禁绝AI研究的时代可以说是相当超前，可见这些薪火相传的学者们探寻真理有多执着。

一开始，众多专家将这些井喷的献计献策统一整理起来，作为今后的随时取用技术储备，但该做法很快被阿尔伯特叫停。他还是希望整个工程能按照初始计划尽然有序进行，毕竟这些东西看似在效率上能提供很大帮助，但它们带来的风险也并存其中。

阿尔伯特的担心不无道理，这些理论在之前是完全没有机会实践运用出来的，甚至都是一些已逝学者们尚未证实的论文残篇，它们究竟蕴含哪些不稳定因素还不知晓，如果在未经风险估测的情况下直接用在工程项目里，这就违背了他一开始制定的研发安全条例。

不过为了避免打击大家的研发热情，他也专门抽调了一个评估小组，专门用于验证这些深藏多年的天才想法。然而这些东西大多都是理论性的，是一些‘过时的前沿科学’尝试，所以要验证起来还是相当费时费力。尽管如此，很多老一辈还是愿意抽出自己本就不多的闲暇时间加入小组，他们不想看见前辈辛苦一辈子的成就被永远埋没。

就这样，前几天的时间都在大家一片赤诚热情的种种讨论会议中过去了，这是属于理想主义者的狂欢，也是对科研先驱们的致敬。

到了第二周，关于迭代方式的选取已经有了眉目，底层架构项目的动工更是进展迅速，在近千名研究工作者的共同努力下，超级AI在整体方向上突破斐然。只不过随着项目进展越来越快，一些矛盾争议渐渐出现在团队内部。

尤其是在逻辑编码团队，大家开始争辩到底要不要在超级AI意识觉醒前加入那么多禁令，毕竟一开始它就连自我迭代都做不到，也无法产生任何威胁。这就像给一个未出生的孩子做法律胎教一样，这些适用于人类道德的条条框框，不仅对AI的逻辑演化会有很大束缚，还影响到后续超级AI的进化倾向，毕竟谁都不希望搞出一个只知道往死板教条方面走的人工智能，这样进化下去它的学习能力就会像一条对数函数曲线，最终甚至不保证走向退化。

不过这个矛盾很快被安全团队出面调和了，说是调和也并不准确，他们只是让大家严格按照研发守则令行禁止，不需要进行任何自我发挥。

类似的矛盾在各个团队常有发生，好在都并不涉及核心问题，只是需要专家们自行做取舍就行。而阿尔伯特作为总工程师，他要面对的不仅仅是技术问题，还需要想办法让一个刚组建的庞大群体通力合作运转起来。这毕竟是一个被禁绝百年的项目，参与人员也都来自世界各地，他们能保持如此高效的进展已经算是奇迹。

可以说，能让大家保持团结的最主要推力还是那份崇高理想吧，照这个势头发展下去，估计沙漠中的基地还没建好，工程就可以提前进行第二阶段了。

但就在第三周，阿尔伯特在没有任何征兆的情况下，几乎暂停了所有部门的工作。

这个决策让所有人吃惊，他却也没有向谁解释原因，只紧急召开了一个核心开发人员会议，然后这位老人再次变得行踪难测，据说要等个好几天才会回来主持工程继续进行。

其实事情并不复杂，甚至可以说是重大突破，因为在一份底层架构团队呈递的报告中，老人察觉到这项工程里最难以预料的因素已经慢慢显出端倪。它的起因是在一次常规反馈测试中，成员们在虚拟机上尝试运行初步的意识刺激试验，尽管它的迭代程序都还没写好，甚至没有输入成型的逻辑代码，那个朦胧的意识却试图向外界传达出海量信息。

打个比方，就像是仍在腹中的胎儿也会做梦，偶尔还会伸手蹬腿一样。尽管这是再简单不过的反射，而且研发人员也无法从那些无序信息中总结出什么规律，这显然只是一大堆随机生成输出的乱码。但阿尔伯特觉得事情进展好像有些过于迅猛，或者是步骤顺序出了问题。

按照百年前的超级AI技术来看，试图从无到有创造出独立意识体不异于天方夜谭，那时候的所谓智能都很数据化和浅表化，要么就是用无数逻辑语句拼接并低效率模仿学习人类知识，最终形成一系列极为庞大的树状代码山，并慢慢衔接为闭环形式。

所以那时候的智能是先拼凑身体，再填充‘内核’，而如今基于人们对量子计算机和脑科学的研究突破，实际上已经可以反其道而行之，那样才能产生宛如神明的强大学习能力。

然而这个工程并没有任何借鉴方案，唯一的例子在百年前早已成为反面教材，一切都需要从零开始做起。阿尔伯特必须如履薄冰地走好每一步，否则他宁愿计划彻底失败。

就连阿尔伯特自己都没想到，短短半个多月居然会出现如此艰难的选择。只不过这一切并非自己所能掌控的了，即便是初期也必须走得如此谨慎，要真到了它开始迭代升级的时候，恐怕一切都不是人们所想的样子了。

而每当自己犹豫不决时，或者面对重大取舍时，他总会去找自己的老朋友叙叙旧，哪怕是聊一些无关的话题，也总能找到些许感悟或慰藉。

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