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层面的逻辑电路、存储器件，具有远人脑的数值计算能力和数值存储空间，然而，却一直没有实现远人类的意识和思维能力。
而“国际商用机器”在夏洛特的研中心，负责人工智能方向的aig1~5都主攻这一领域，在方然的aig4，“阿尔法”组的主要方向是新架构，即在不改变现有硬件基础——数字逻辑电路的条件下，提出创造性的新架构，试图创造出能力更加强大的人工智能，或者，让现有人工智能的算力需求大幅下降。
与前沿探索的“阿尔法”组不同，“贝塔”组的方向，则更加现实，专注于现有人工智能体系的调整、优化，在应用平台上混合ai与传统逻辑模块，提升系统的实际性能。
作为新手，一开始在“贝塔”组工作，这是很自然的安排。
夏洛特的信息基础研中心里，有若干aig这样的组，之前面试过方然的肯*汤普森则是中心的项目负责人之一，也是五个aig小组的总管，但他想必很忙，来到夏洛特中心很多天，方然都没在见过他本人。
除非是开讨论会，他倒是通过投影屏幕见过两三次，毕竟也和现场不一样。
目标明确，小组里负责带新人的工程师也挺友善，认识到自己要展现能力、显露才华，才能如愿以偿的留在研中心，方然很投入，和小组中资历更老的其他员工不一样，他每天都会准时去工作室，下班时间后，还会在住处的电脑前继续忙碌。
天资平平，眼前一切全凭实打实的努力，方然清楚自己的斤两。
不过这样的投入度，也不全是受眼前目标的驱使：在动身前几乎刺探、评估过夏洛特研中心的一切，对于“努力到什么程度才能留在ib，方然很有把握。
对人工智能，具体的讲，对未来的人工智能，究竟会展到一个什么样的程度，他的确很感兴趣，既然工作需要，索性就全身心的投入其中，先尝试解决内心早已有之、却始终没有解答的困惑：
正如四色定理的证明，原则上，并不能作为计算机越了人的证据；
他想知道，计算机、人工智能、自动化体系的能力上限，究竟在哪里，人的智慧、思维、能力，会不会是这一切新生事物的天花板。
人无法解决的问题，原则上，计算机更无法解决。
直到不久之前，不，直到坐在电脑前思考的这一刻，方然都清楚的知道，这句话还是工程界、计算机界乃至自然科学界的共识。
未来尚未可知，眼前的情形却不容置疑，
