第一二一章 算力 (第2/3页)
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付上万马克，这还是校内结算价；以自己现有的财力，这样做完全是得不偿失，还要承担暴露行迹的风险。
在信息技术高度发达的世界，算力，某种程度上，比算法更关键。
这样的认识，是方然对it领域的观察而得出，和计算机课本上的说法大相径庭，但想一想也知道，再怎样精妙的算法、代码、程序，脱离实际运算平台的话也毫无用处；算法可以完善，可以拷贝再制，可以永续工作，然而建立在实打实计算机器之上的算力，却不可能凭空摹想，更不可能复制重用。
算力之于信息技术，正如能源之于传统产业那样，是一个容易被忽视的基础。
因为在天下太平的时代，这种东西，正如毫不起眼的市电和自来水那样，付费即可使用，恍若唾手可得；
等哪一天失去，才知道该珍惜。
asa受到算力的限制，这种困难，方然暂时没想出什么办法来克服。
匿名账户上虽有大笔资金，事实上，已经超过了百万马克，也不适合用在这种细枝末节的事情上。
变通的策略，按it领域的粗略常识：
既然“算力*空间*时间”可认为是一个常数，那么，用时间换空间和算力，也是一个办法，说白了就是等待，假以时日，倘若花费几十年、几百年的时间，即便以现有的菲薄算力，asa或许也能精确定位“匿名者”，提交此人的详细资料。
但这和根本没有解决方案有什么区别呢。
几十年，几百年那样久，到那时，连人类文明都未必还存在，调查还有什么意义。
客观条件的限制，可不是只凭聪明才智就能突破，深秋的伯克利，坐在寝室电脑前的年轻人皱起了眉头。
方然没有在苦恼，而是，他在寻找其他的策略。
人力有所不逮，人工智能又有算力的限制，看起来，调查“匿名者”踪迹就成了一个近似不可能的任务。
但如果逆向思维，考虑调查过、或正在调查“匿名者”的同类，采取的手段大同小异，而asa又通过机器学习，对人类的搜索习惯了如指掌（除非自己是一个异类，方然自嘲的想，还真是呢），那么，即便面对近乎无限的数据而无从下手，他至少可以用asa去搜索调查活动留下的痕迹。
简单直白的说法，就是螳螂捕蝉，黄雀在后。
事实证明，对asa这种程度的人工智能，改变用途并不困难。
到西历1472年冬季，又一
