维方式与智慧生物是完全不同的。”
“哦？”陈征忽然对这个话题有了些兴趣，“难道它不是真正意义上的人工智能？”
“……什么叫‘人工智能’？”少女也是一愣。
陈征稍稍讲了一下地球上的人工智能概念后，少女恍然……
“这样啊，其实……不是呢。”少女摇了摇头，“泰坦就是泰坦，为什么非要模拟人类的思维方式呢？应该让它们发展自己的思维方式吧？”
“……”陈征也是听得云里雾里。
不同的技术路线，让少女与陈征鸡同鸭讲。
地球上的人工智能仅仅发展了两个阶段。
首先发展的思路是“规则内的穷举”，也就是说在限定范围内，将所有可能性计算出来后，再选择出优选项。
然而别说在现实中，就算是小小的围棋棋盘内，想要实现穷举也远远超出了地球计算机的计算能力了。这就是为什么在围棋上，早期的电脑程序下不过人脑的原因。
根据穷举法的缺点，人类开发出了第二代基于树状搜索的人工智能，也有人叫它强化学习。它的实现体系很复杂，但简单来说可以表述成“记录曾经走过的最优路线并加权”。
就像有着无数十字路口的迷宫，曾经走过并且走通的路线自然要比没走通的路线权重高——当然这只是最简单的表述，实际上要复杂得多。
相比第一代，强化学习的树状搜索向前大大的迈了一步。然而即便是第二代的人工智能在面对现实生活中里近乎无限的可能性，其计算力也是远远无法满足的。
简单来说，地球上的人工智能仍
节14 两人(3/5)