關於如何調查“匿名者”，追尋永生的同類們，想法、思路大概都一樣。
那麽，作為永生之路上的後來者，能力又不太可能勝過所有的競爭者，找不到線索也很正常。
之所以出現這樣的情形，無非是因為，在網絡上調查一個ID的身份和行跡，黑客的手段都差不多，人類的思維模式也多少會有相似之處；他方然能想到的辦法，先行者差不多都會早一步想到、並采取行動。
但是AI的行動策略，某種程度上，就和人的思維不太一樣。
對人工智能的研發認識有限，方然對AI應用於具體事務的原理也不甚了了，不過，既然AIASG能通過機器學習的方式逐漸模仿人的軟件開發活動，那麽原則上講，使用類似的係統來模仿自己的搜索活動，應該也是可以的。
至於，AI能夠在這樣的任務中發揮到什麽程度，AIASG的表現可以作為對照：
根據自己掌握的資料，在經曆過一次大規模升級後，就在不久之前，開發團隊在AIASG工作流程的一次梳理中，發現其具備了“有限意義”的創造性開發能力：在開發某服務器駐留程序時，麵對某具體需求，係統自主完成了一段算法、並將其內嵌到軟件中，而且這段算法，在AIASG的數據庫中，是找不到的。
對給定的問題，提供算法，人工智能的這一進展是突破性的。
某種程度上，如果按某些研究者的觀點，這甚至可以作為AI具有某種“意識”的證據，雖然係統實現的算法，在數據庫中有若幹相近的算法作為基礎，但對這些算法進行組合、協調，用來解決全新的問題，這在以前完全是人類算法設計師才具有的能力，也是人類智慧獨一無二的標誌。
現在，哪怕隻是解決簡單的問題，AI自己也能做到。
對人工智能的這一進展，方然看在眼裏，覺得有些不可思議，但眼下他沒時間去探究這意味深長的突破，而是設法從“國際商用機器”的內部網絡裏，尋找AIASG開發過程中的項目資料，繼而得到該項目的部分早期代碼。
一邊看代碼，一邊查開發文檔，方然很快發現該項目的複雜度超乎想象，核心的人工智能模塊沒什麽新意，倒是負責分析軟件需求的部分，十分龐大而精密，這部分的代碼也是最零散而不成係統的，好在對自己的設想而言，這部分用處並不大，於是他將意圖組織、掩飾，然後發布到黑客論壇上。
自己開發可用的係統，耗費時間太長，方然索性將其發布為商業項目。
在AI大行其道，哪怕外行都能看出大趨勢的今，網絡上人工智能相關的開發項目浩如煙海，混雜在大量類似的開發計劃裏，“自動搜索分析”的項目描述並不起眼。
在人工智能的應用難度上，搜索、分析數據，是相當基礎的操作，最後還是要提交給自己來判斷，這樣的項目，規模並不太大，方然用新注冊的ID扮演承包商，向參與項目的兼職者支付報酬，大概在西曆147年初秋，得到了第一個可用版本。 本章尚未完結,請點擊下一頁繼續閱讀---->>>