感兴趣的，不是人工智能纷繁芜杂的算法设计和体系架构，而是这些成果在具体项目中的应用。

　　AI应用于现实，方然的切入点，并非自动驾驶、或者人脸识别之类细枝末节。

　　一个软件，即便依托超级计算机和庞大数据库，究竟怎样造出其他软件，这种事，很多IT领域的行内人都啧啧称奇，甚或将信将疑，起初方然也不例外。

　　然后他逐渐弄明白，对AIASG，这系统的开发思路，大致就是像构建下棋的AI那样，通过大量软件开发人员的工作数据，来对初始状态的人工智能进行训练，进而模拟人类开发者的行为，仅此而已。

　　按这样的开发思路，本质上讲，AIASG不过是在模仿一个程序员。

　　程序员，在软件工程领域会有误解，行内人都知道软件并非程序员自己就能搞定，而需要不同职责的开发人员相互配合，经过从需求分析、到后期维护的若干个环节，但在这儿，方然所指代的就是“码农”，具体来讲，他刺探到的讯息显示，AIASG的训练样本，就采集自于独立开发小型程序的程序员。

　　作为一名合格的码农，独立开发小程序，是起码的能力。

　　这种能力，受程序员个人的思考、记忆与工作时段限制，能独立开发的软件规模有一定的极限；对接近、甚至超越极限的开发任务，人的记忆和分析能力会过载，效率随之严重下降，任务规模继续提升，软件的研发周期就会趋近于无穷大，这是无法逾越的限制。

　　由“研发时间=项目规模/研发效率”可知，单独开发时，提升开发者的效率，就能在规定期限内开发更庞大的软件。

　　AIASG，坐拥远超人类的记忆和计算能力，在模拟人类程序员的行为时，就有人无法比拟的优势。

　　常规开发流程中，受限于人类个体的能力而必须组建团队，使用效率低下的人与人沟通、协调的方式来开展工作，而AIASG，则仿佛一个能力超强的程序员单打独斗，从而避免软件工程中令人头疼的诸多问题，极大提高了开发效率。

　　这种效率的提升，目前，已经能抵消AIASG低下的智力水平。

　　洞悉这一点后，方然就着手搜寻、调试网络上唾手可得的人工智能模块，用AI来帮忙完成些工作：

　　搜寻“匿名者”的行踪，这么一件他始终没断过的事。

　　自从几年前，还在读中学的他发现了“匿名者”留下的联系方式，一直到如今的西历1472年，持续不断的搜寻，让方然找到了怀疑是“匿名者”建立的网络联系节点——某个电子邮箱，却始终没寻获一点蛛丝马迹，不仅没弄清此人的真实身份，甚至，就连这家伙在网络上的最新动向，都一概欠奉。

　　从起初的留下联系方式，到后来的销声匿迹，反差太大；

　　据此，方然一度认为此人已被追寻永生的“同类”干掉，倒也算合情合理。

　　但不管隐姓埋名，还是已横尸荒野，“匿名者”的遭遇还是让他十分关注，毕竟，对迟早将要到来的“同类”间自相残杀，会怎样进行，潜藏在网络与现实中的威胁又将如何呈现，观察“匿名者”的活动轨迹，就是很好的预警。

　　除此之外，对贸然留下讯息、浑不知危险已近在咫尺的“匿名者”，方然也的确很好奇。

　　追寻永生的人，对自身安危，居然会这样的毫不在意……

　　他究竟是怎样想的呢。

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