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基于
体系的计算机、
体系，一言蔽之，对问题的“理解程度”，远比之前那些全凭速度吃饭、对自己正在解决的问题本质一无所知的
深得多。
说计算机“理解”问题的本质，很多业界人士，只会一笑置之。
这实际上反映出人类的傲慢，方然的观点则相对中立，他并不认为，一台运行
架构之软件的计算机，会如同人类那样认识、分析、理解问题。
否则，
体系反而相当于失败，这一体系最初就是为计算机所准备，故，
体系赋予计算机的能力，是独特的新视角，区别于人根据自身思维特性而做的探索与认识，计算机同样也有自己的一套认识、分析问题之构架。
不论这一架构，是否真的存在，当今时代的“全产机”、通用型
，确乎可以应付一些以前并无法用
独力完成的任务。
灵活性与运行效率，这一对矛盾体现在
架构上，基于
架构的人工智能效率相对较差，在解决具体问题时，所需算力会比传统的人工智能高出一个约数量级，换来的却是更强大的自主性。
而“强人工智能”，解决问题的思路则不一样，更像是对人类思维过程的模仿。
虽然这种模仿，并非如旧时代的
方案那样，原版照抄人类大脑的运作过程，而是放手让计算机用“敛散算法”自行探索，一旦形成某问题的解决方案，效率，就可以接近传统
的水平。
相对基于
的通用型
，采用强人工智能，显然可以极大的节约算力。
想法很好，找到莱斯利*兰伯特说明来意，负责人的表情却有一点为难，兰伯特先告诉阿达民，目前“强人工智能三号机”的研发还算顺利，在近乎无限的资金、资源支持下，乐观的讲，“盘古”甚至有望在年底完成第一阶段测试。
随后，&#
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;ｈ.&#
;他又向阿达民转告，
等研发机构的数学家们，对“盘古”、“混沌”这些系统的看法：
“站在工程技术的角度，应该说，‘强人工智能’目前的表现，出乎意料。
但是数学家们，对这一系列新产物，还有些疑虑，毕竟与传统的人工智能不同，‘强
’的内部运行状态，原则上也无法得知，这里面的确潜藏着一定的风险。”
“风险，什么风险？
担心人工智能有一天意识觉醒，人类自取灭亡吗。”
“倒也没那么夸张，而是……”
电影大片，是吗，莱斯利*兰伯特一开始想到的，也是那些花里胡哨、效果爆炸的旧时代科幻作品，但身为
领域的资深专家，他现在已基本认同了阿达民的观点。
直白的讲，兰伯特也一致认为，“混沌”、“盘古”这些系统并不会反噬人类。
