但问题在于，面对互联网络上数以亿计的信息节点，数以万亿计的数据文件，乃至数以ZB（十万亿亿字节）计的数据，如此庞大的数据量，没可能不加选择的进行分析处理，究竟要如何取舍，就十分棘手。
面对这种规模的问题，人和计算机的思路，并不一致。
面对数据量超出分析能力的情形，人的解决办法，往往是借助自身的经验、和已经掌握的线索，进行通过率极低的初步筛查，把百分之九十九点九的信息来源都排除在外，接下来，在实施数据截取、系统侵入时，又会进行类似的筛选，把有限的时间精力集中到最有可能取得突破的方向。
这样做，说好听点是更有针对性，说实话则是面对海量数据的妥协。
譬如方然自己，之前调查“匿名者”的时候，虽然尽可能的多方面收集讯息，但，再怎样拓宽口径，也不会去侵入汉堡王的结账系统，或者窥探汽车零部件供应商的库存数据，因为这些与“匿名者”行踪八竿子打不着的数据，没有任何搜查的必要。
但人工智能却不这么认为：
凭借远超人类的处理能力，AI更倾向于采用“广种薄收”的策略。
每天查看ASA系统的分析报告，经过几个月的训练，方然认为这一系统已具备了实战能力，考虑再三，他又花费时间将核心代码内嵌到伯克利大学自然科学部的服务器里，以“学术数据搜集与分析系统”的名义来运作。
项目部署完毕，在秋天的伯克利，方然每天的日程就多了一项内容，基本上，不论在实验室还是在寝室里，他都会打开监视器，用旁观者的视角去审视ASA的行为，一来是扮演嗅探者的角色，评估这一系统、乃至隐藏于幕后的自己被发现的风险，二来也可以更客观的观察人工智能的数据搜集策略。
上线不久，“自动搜索与分析”系统的表现，就出乎了方然的意料。
第一二〇章 分析
没有自主意识的计算机，即便顶着“人工智能”的名头，按理说，也无法与人的思维相比，这是方然以往的看法。
但话说回来，自我意识究竟是什么；
查看ASA提交的分析报告，并观察这一软件在网络上的行为特征，方然心生疑惑，他偶尔还禁不住会想，所谓“AI的自我意识”这种东西，究竟是不是如人工智能领域的专家们所说的那样，是人类短时间内无法触及的成就。
眼前，屏幕上的整齐字迹，就在透露出某种意识的迹象：
几个月来学习方然的工作模式，正式上线后，ASA系统一开始的调查速度并不快，在旁观者看来，就好像初次接入互联网络，在试探、熟悉周遭环境那样；接下来，按常规思路，ASA尝试外联若干已知的数据节点，同时从安全措施薄弱的服务器拉取信息列表，显然是为后续的信息获取做准备。
这些步骤，和人的行动模式差不多，只是效率更高。
基础科学部的计算资源，大部分依赖伯克利的公共大型机，必然有算力波动，作为后台程序的ASA展现出一定的智能性，会在网络空闲时大量截取数据，算力空闲时集中解密、分析处理，在存储空间紧张时则进行一次垃圾收集，很好的平衡了算力、带宽和空间，扪心自问，方然承认这是他做不到的。
即便这些工作的技术原理并不复杂，问题在于，人并没有AI那样强大的计算和记忆能力，即便清楚原理也做不来。
观察ASA的行为，对方然来说，逐渐成为一种略带消遣的日常工作。
但重要的还是分析结果，和看似有序的行为不同，ASA的报告，却让方然怀疑系统是不是出了什么问题：
站在人的立场，ASA在初始化后调取的数据，岂但是杂乱无章，有时候简直就是毫无道理，原本布置了追踪“匿名者”的任务，但是在从联邦公民信息系统（外联接口）和联邦电信节点获取大量数据后，软件就进入了四处开花的工作模式，开始侵入诸如宾夕法尼亚医疗结算中心、孟山都物流体系第143A7检查点、东太平洋水文气候监测站，甚至NASA俄勒冈射电观测阵列这些不知所云的机构。
在联邦调查一个人的行踪，固然需要大量数据，但……
真的需要这些风马牛不相及的东西吗。
建立在人工智能内核之上的ASA，一旦开始运行，身为管理员也只能看到若干接口送出的数据，对庞大软件架构内部的运行情况，即便动用能拿到手的最先进动态监控模块，面对规模超乎想象的状态码、存储器数据和访问日志，方然也只能徒唤奈何。
想一想也是，倘若这系统正在做的事，居然能被人通过接口数据分析的清楚明白，那他又要这ASA何用呢，干脆自己操纵还更保险。
开发软件，部署人工智能系统，作为AI的创造者、至少也是参与了工作的使用者，却无从掌握人工智能体系的具体运作，基于过往的积累，在与ASA打交道的过程中，方然对这类系统的黑盒子性质有了更直观、更深刻的理解，也部分理解了为什么一部分计算机、人工智能研究者，始终对AI心怀恐惧。
人创造出来的东西，却未必能被人控制，人工智能，原则上是存在这样的可能。
开发人工智能的直接动机，很显然，倘若不是出于莫须有的“研究意识”、甚至“百无聊赖”之类理由，显然是为了解放人的辛劳，是为了利用人工智能去解决人类难以解决、甚至无法解决的问题，那么从逻辑上讲，对复杂度越过某种门槛的AI，运作过程必定不是人能够完全解析的。
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