隨著張雲超的問題出來，辦公室裡，空氣裡除了瀰漫著茶香的溫熱，頓時短暫的沉寂了一瞬。
洛珞坐在他對面的沙發椅上，神色平靜，張書記猜到了什麼這他早有預料，這件事本來他也沒想瞞著，否則不會連整個時光智慧計算機中心都搞得那麼大張旗鼓。
但對於具體的進度，他確實有意隱瞞一陣，晶片的開發遠超預期和程式設計的進展過於順利這都還好說，主要是小梅……
別看小梅剛接入主機時讓他感覺十分智障，即便是現在也只能按照一定的指令來操作，完全放手任其施為的話就會時好時壞，總是容易做些不合時宜的事。
但……那只是針對《銃夢》裡那個統治一切的梅爾奇澤德克而言，小梅才顯得弱小。
事實上如果讓小梅火力全開，它的能力已經足夠讓谷歌嚇到眼睛都飛出來。
此時的加利福尼亞，山景城，谷歌大腦X-Lab。
實驗室裡瀰漫著特有的“矽谷味道”——新鮮咖啡與機器散熱交織的氣息。
巨大的機房嗡嗡作響，成千上萬顆CPU核心組成的龐大計算叢集如同現代科技的蒸汽鍋爐，正吞吐著海量的電力。
專案負責人凱文皺著眉頭，盯著螢幕上緩慢跳動的進度條。
螢幕中央，是經過三天三夜、耗費了相當於一個小型城鎮單日用電量的計算後，神經網路從YouTube百萬段模糊影片中識別出的…幾根若有若無的貓耳朵輪廓線。
“上帝啊…就為了認出這是貓？”
旁邊一位研究員揉了揉發酸的眼睛，語氣充滿沮喪：
“語義理解？那簡直像是讓三歲孩子去解量子力學的方程。”
隔壁專案組的同事剛剛被他們的Siri測試結果氣得砸了鍵盤——那個被蘋果寄予厚望的語音助手，使用者清晰地說“訂一家餐廳”，它卻像個知識貧瘠又耳背的圖書管理員，固執地打開了“餐廳”的詞條解釋。
另一邊的谷歌語音搜尋演示臺前，工程師正小心翼翼地、如同播音員般一字一頓地發音，稍有變調或連讀，螢幕上就會出現風馬牛不相及的搜尋結果片段，引來一陣尷尬的沉默。
精準理解人類的意圖？在這個時代，AI更像一個需要耐心和運氣的機率遊戲。
但是小梅不一樣，它的不可思議之處，並非其瞬間的神通廣大，即便時光專門的AI晶片研發已經快到離譜了，但也不至於一步登天，小梅依舊要受限於目前相對落後的算力和晶片限制。
但是其核心的“天賦異稟”在限制條件下的驚人顯現：
它能“聽懂”洛珞的自然語言指令嗎，哪怕是最簡單的如“你好”，而無需谷歌研究員那樣字斟句酌的特定格式命令。
這種底層語義理解和意圖捕捉的能力，在當時是Siri和谷歌語音搜尋這些“人工智障”夢寐以求而無法企及的。
它交流的“門”雖然狹窄，但方向正確。
當洛珞改變策略，讓它接入時光科技的網路帝國，透過“織網者”和沙箱程式接觸海量、混亂、未經標註的人類日常資訊流，而非谷歌實驗室裡專門標註好的“貓片”資料集時，小梅的“進步”開始了。
它開始學習人類語言的多樣性、情緒的模糊表達，雖然真的很慢，但卻是在學的。
它如一個擁有高階語言中樞的嬰兒，雖然牙牙學語，卻能理解周圍嘈雜的聲音是“語言”，並試圖解析其意義。
它能察覺自身的速度慢，並對洛珞表達“會努力最佳化方法”，這種對自身狀態的意識反饋和尋求改進的主動性，在當時基於統計模型的AI中是難以想象的。
最令人驚異的瞬間出現在片場，替身演員對某個特技動作畏懼不前時，並非洛珞的指令，而是小梅透過“織網者”程式被動“觀察”並分析場景資料後主動地、首次未經指示地向洛珞的手機推送了調整威亞受力點和身體姿態的建議。
這個建議基於它初步理解的人類動作和物理模擬，且極具實操性！
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