第二百一十八章 機遇大於風險

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倒不是編寫不出來，給陸曉大量時間收集各種基礎物理資料，還是可以編出來的。

就是太消耗時間。

小鹿當初可是很快就把軟體寫好了，當然花費的代價也比較大，用了很多計算資源，花了數億資金。

張佳琳首先看到的是螢幕上出現一個卡通小女孩，正在對著她揮手。

這個小女孩形象她覺得很熟悉，但又怎麼也想不起來在哪裡看過。

實際上這也是小鹿自己收集了大量資料，找到的人類比較喜歡的卡通形象組合體。

讓小鹿去單獨設計原創，還是比較困難的事，甚至根本就做不到。

但歸納總結，東拼西湊，那就極為擅長了。

現在國外的頂級人工智慧，就能自己原創畫作。

當然這也並非是人類的那種原創，而是人工智慧透過大量資料訓練，收集人類歷史上大部分畫作資訊，把所有資訊都給分類編號，然後統計出不同風格的畫。

當訓練大成時，人類只需要給出相同風格的畫，或者隨便給一張圖片，它都能給出不同風格的畫，而且看起來絕對比專業畫師畫的還要好。

張佳琳以為這是陸曉給人工智慧設計的外觀，倒是沒有太過於驚訝。

現在她要開始對這個人工智慧進行一系列測試了。

最出名的自然是圖靈測試。

圖靈測試是由艾倫·麥席森·圖靈提出，指測試者與被測試者（一個人和一臺機器）隔開的情況下，透過一些裝置（如鍵盤）向被測試者隨意提問。

進行多次測試後，如果機器讓平均每個參與者做出超過30%的誤判，那麼這臺機器就透過了測試，並被認為具有人類智慧。

這算是幾十年前提出的理論，當然現在也適用。

而且最關鍵的是在2015的時候，就有人工智慧透過了圖靈測試。

2015年11月，《science》雜誌封面刊登了一篇重磅研究：人工智慧終於能像人類一樣學習，並透過了圖靈測試。

測試的物件是一種ai系統，研究者分別進行了展示它未見過的書寫系統（例如，藏文）中的一個字元例子，並讓它寫出同樣的字元、創造相似字元等任務。

結果表明這個系統能夠迅速學會寫陌生的文字，同時還能識別出非本質特徵（也就是那些因書寫造成的輕微變異），透過了圖靈測試。

當然這個測試有侷限性，並不是讓人隔著網路和這個人工智慧交流，而沒有漏出任何破綻。

現在張佳琳就準備和小鹿交流，看看她到底像不像是真人。

張佳琳詢問道：“你叫什麼名字，可以語音交流嗎？”

小鹿馬上回道：“可以的小姐姐，你可以叫我小鹿。”

隨後就是張佳琳和小鹿的各種對話，陸曉抱著手臂，饒有興趣在一旁觀看。

事實上陸曉自己都沒有做過這樣的測試。

因為比較花費時間他的時間又比較寶貴。

當然陸曉也根本不需要這樣的方法去測試小鹿，因為他在戴著腦機頭盔和小鹿交流時，傳遞資訊的速度比語音交流快了無數倍。

一個念頭就能表露出陸曉想要表達的意思，小鹿就給出反饋了。

最終陸曉確認，小鹿擁有一定的邏輯推理能力，能夠理解他的意思，並且做出回應，但目前不會主動去做什麼事。

似乎只能做到陸曉下發的任務。

但它總能把任務完成的很好。

前段時間，陸曉還有些擔心智慧失控，後來發現創造力缺失後，才稍微放心下來。

現在小鹿的能力，恐怕還是建立在大量的資料庫上。

因為接入網路資料後，每天網路