而利用FSI體係的計算機係統，則高效得多，哪怕微型計算機之間，彼此間的信息互聯也能達到Gbps、甚至成百上千Gbps的速率。
通訊的優勢，在一定係統規模的支持下，可以彌補節點的能力。
繼而，在計算機、人工智能領域，創造出智力超越一個人、甚至一群人的係統，也會比想象中來的更容易。
不知不覺，時間來到1495年深冬，NEP_791地下建築內的“強AI初號機”完成初步配置，各模塊調試正常，等待阿達民審核一係列初始配置，將數據裝入係統，就可以上電進行第一次持續聯調。
隻是1PFlps基礎算力，對應的智力，可以達到什麽樣的水平呢。
這一點，在研發時進行過幾輪仿真、估算，事到如今，萊斯利*蘭伯特還是不準，畢竟置信區間跨越幾個量級，這種預測數字幾乎沒有意義。
故，在設置初號機的背景知識庫時，研究人員的設置，是謹慎的提供FSI基礎庫——數學部分的信息，這些信息都是年頭已久、絕對正確的概念、公理、定理等，難度則設置在“學低年級”的水準。
難度水準僅供參考，事實上，研發組中的數學家，會同萊斯利*蘭伯特一起研討，仍無法判斷提供給“強AI初號機”的數據，相當於人類的什麽水平。
反正一開始的強人工智能，無須與人類比較，隻要有自我思維能力即可。
貫注數據，檢查所有模塊正常，西曆1495年1月的某一，強人工智能初號機進入第一次沒有明確目標的全係統聯調，算力1PFlps的巨型機開始全速運轉，監控係統抽取的數據，顯示AI的邏輯內核運行基本正常。
基本正常，放在傳統的計算機領域，這是一個很模棱兩可、似不應出現的詞。
用在當下的場合，顯然，也不是指任何VLSI、超大規模集成電路與外圍電路所必然存在的大量瑕疵、BUG等因素，而是對一個被期望有“自我演化”能力的AI，究竟什麽樣的運行狀態是“完全正常”，本來也沒有100%準確的判據。
身在東北太平洋大區某地，通過監控網絡，方然“親眼”目睹了這一幕。
屏幕上的畫麵，很普通，“強人工智能”的上電運行、測試，過程也和一般的超級計算機係統差不多，並沒有令人印象深刻的特別環節。
自己參與到這一項目裏，身為前FFRI-I（自封）的資深專家，方然沒時間親自為“強AI”編輯所有的FSI條目，不過FSI的條目的審核，則必須親力親為，才能保證身為管理員對其有起碼的掌控。
盡管如此，對這一具“強人工智能初號機”的機理，他的理解則很貧乏。
不僅是阿達民，事實上，根據“強AI”的總體架構，一旦該係統上電、開始運行，一段時間的自我演化後，係統的當前狀態都會變得未可知，連研發組都不上來。 本章已閱讀完畢(請點擊下一章繼續閱讀!)