而得出，和计算机课本上的说法大相径庭，但想一想也知道，再怎样精妙的算法、代码、程序，脱离实际运算平台的话也毫无用处；算法可以完善，可以拷贝再制，可以永续工作，然而建立在实打实计算机器之上的算力，却不可能凭空摹想，更不可能复制重用。

　　算力之于信息技术，正如能源之于传统产业那样，是一个容易被忽视的基础。

　　因为在天下太平的时代，这种东西，正如毫不起眼的市电和自来水那样，付费即可使用，恍若唾手可得；

　　等哪一天失去，才知道该珍惜。

　　ASA受到算力的限制，这种困难，方然暂时没想出什么办法来克服。

　　匿名账户上虽有大笔资金，事实上，已经超过了百万马克，也不适合用在这种细枝末节的事情上。

　　变通的策略，按IT领域的粗略常识：

　　既然“算力*空间*时间”可认为是一个常数，那么，用时间换空间和算力，也是一个办法，说白了就是等待，假以时日，倘若花费几十年、几百年的时间，即便以现有的菲薄算力，ASA或许也能精确定位“匿名者”，提交此人的详细资料。

　　但这和根本没有解决方案有什么区别呢。

　　几十年，几百年那样久，到那时，连人类文明都未必还存在，调查还有什么意义。

　　客观条件的限制，可不是只凭聪明才智就能突破，深秋的伯克利，坐在寝室电脑前的年轻人皱起了眉头。

　　方然没有在苦恼，而是，他在寻找其他的策略。

　　人力有所不逮，人工智能又有算力的限制，看起来，调查“匿名者”踪迹就成了一个近似不可能的任务。

　　但如果逆向思维，考虑调查过、或正在调查“匿名者”的同类，采取的手段大同小异，而ASA又通过机器学习，对人类的搜索习惯了如指掌（除非自己是一个异类，方然自嘲的想，还真是呢），那么，即便面对近乎无限的数据而无从下手，他至少可以用ASA去搜索调查活动留下的痕迹。

　　简单直白的说法，就是螳螂捕蝉，黄雀在后。

　　事实证明，对ASA这种程度的人工智能，改变用途并不困难。

　　到西历1472年冬季，又一个新年快要到来的时候，完全自主的开展工作，方然已完成了ASA的改进测试，出于安全考虑，他不敢把意图如此明显的工作外包，只能自己一个人投入宝贵的时间。

　　部署完毕，的上线测试，看着屏幕上迅速变幻的数字，方然又陷入了沉思。

　　搜寻“匿名者”，究竟有多重要，真值得如此大费周章么。

　　……

　　上线后，收获，来的比预想中更快。

　　经过初步筛查，系统提交的分析报告里，给出若干个最近一段时间被频繁匿名访问的联邦互联网络数据节点，这似乎有点怪，毕竟网络节点就是为了被访问而存在的，但人工智能根据规则进行判断，认为这些节点的数据流量相当可疑，于是进一步深挖。

　　都是些什么样的节点呢：

　　看名称，方然就知道，他自己是绝对找不到。

　　和预想中的隐秘所在不一样，这些节点，从联邦医疗信息系统到联邦植物学会的网站，林林总总，都是在黑客眼中几乎不设防的存在，每天的访问量也不小。

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