只有解开了量子世界的秘密，科学，才能够继续前进。
但这并非方然的任务，他也没这能力。
西历1472年的春夏之交，研究暂告一段落，仰望物理通天塔的年轻人眺望过远方，才把眼光从遥远的未来，收回到眼前。
几个月里抽时间查资料，尝试洞悉物理世界的奥秘，时间，太过奢侈，直到从无尽高塔的梦境中惊醒，方然才意识到，在追寻永生的路上，他根本没这么多时间精力，来提前探索眼前用不上的东西。
量子力学，即便再怎样深奥，暂时也无助于解决眼前的问题。
经济危机进入第三个年头，联邦政府的大规模刺激计划，逐渐显露成效，至少在旧金山，偌大城市的环境逐步有所恢复，电视机里的新闻镜头，街头流浪汉和防暴警察的数量暂时有所减少，股市止跌回升，高科技研发与智能化制造公司的股价，更一路飘红，官方公布的失业率暂时降到百分之八以下。
在刺激政策面前，天量资金一下子注入，经济有起色，再正常不过。
但这样的表面繁荣，能持续多久；
窥探联邦经济运行的实际数据，忙于研究软件工程的方然就有些悲观。
这一次，由资金与技术主导的经济刺激，效果很可能比以往任何一次都更短暂，带来的副作用，却会比以往任何一次都更剧烈。
危机降临，刺激复苏，这样的经济周期，在人类世界的运行图上，曾经发生过很多次。
为什么刺激政策无法根治经济危机，卡尔*海因里希的论述切中要害，毕竟一切经济危机的根源，总无外乎生产商品的劳动者所获太少，无法维持工场主们幻想中的“商品——货币——更多商品——更多货币”的循环，当链条断裂，大量商品无法出清，或者大量货币无处投资，危机就会降临，报应不爽。
在这样的危机面前，刺激，无法触及问题的根源，自然也就无法根治经济危机。
但这一次的经济刺激政策，相比以往，更大的问题又会出在哪里呢，每天在网络上兼职，为“国际商用机器”公司打工，方然从软件开发者论坛上获得大量的第一手讯息，他很快发现了刺激政策的迹象：
凭借汹涌而至的资金，和前阶段积累的it领域技术，自动化、智能化系统对人类世界的渗透，正在加剧。
甚至，不仅传统的制造业、服务业；
就连以智力密集为特征的it领域自身，也在悄然嬗变。
最近几个月，每天在“国际商用机器”的网络节点上工作，每一天都耗费至少六小时、甚至更多，方然的工作，涉及到名为“人工智能自动化软件生成器”（aiasg）的项目，虽然作为兼职员工，他没可能直接参与这样的项目，但经由过手的资料，配合核心项目的对外接口，他还是逐渐从大量信息中嗅到了蛛丝马迹。
作为联邦的信息产业巨头之一，“国际商用机器”的aiasg工程，是对软件工程领域的颠覆。
什么叫做“人工智能自动化”，名字，方然不怎么关心，他是从一天天的架构和代码劳动中发觉，自己正打交道的这系统，具有高度自主化的软件开发能力，国际商用公司的核心软件库正在被aiasg蚕食，而应用软件，接口与web这些“边缘性”的软件项目，工程师和程序员们则被要求逐步迁移到aiasg的接口规范上。
接口的变化，设计架构的调整，这种事在it领域司空见惯，一点也不稀奇。
让方然心生警惕的是，这一次，所谓的“自动化软件工程”，似乎完全不需要人的参与，至少在运行时，没有任何实时的人类劳动内嵌其中。
说白了，用一句令他汗毛直竖的大白话来叙述，就是说：
这软件的功能，就是开发软件。
“软件能否开发软件”，放在若干年前，计算机领域的大多数人都认为这是纯粹的幻想，而非现实，至于以严谨著称的数学界，则受困于图灵机的停机问题，而始终无法给出一个令人信服的回答。
在人的观念里，软件，程序代码，是人类智慧的结晶。
倘若有什么样的系统，软件，居然能自行完成“程序设计”这一原本只能由人来完成的工作，那么，岂不就等价于这系统具有了人的智慧，具备了相当程度的ai能力；
但时至今日，在“与人比拟的人工智能”方向，并无任何机构取得过如此之大的进展，很多人据此认为，软件工程领域将是人类智慧的最后阵地，最起码，在即将到来的ai浪潮中，也将会是最后才被ai所取代，甚至永远不会被取代的领域。
时光回到若干年前，方然的观点，也差不多就是如此。
人工智能的大潮无法阻挡，展望未来，什么样的岗位，工作，不会被来势汹汹的ai所取代，将劳动者杀出局呢；
答案是“智慧”，越是需要人类发挥其智慧的岗位，地位越坚若磐石，方然原本一直认同这样的判断，但后来，人类的顶尖棋手惨败于ai，就让他意识到，这判断包含着自我否定的内在矛盾。
智慧，至少是杰出的智慧，似乎是很难被ai所取代。
但所谓“取代”，究竟是什么意思，是让计算机、人工智能去从事和人类一样的工作，百分之百模仿人的行为吗。
如果按这种定义，那么，当今时代的ai显然还未能做到。
不论在“国际商用机器”公司的管理架构，还是在研发部门，计算机仍然只是人的仆从，是为人类服务的运算机器；这些计算机，不论算力比人强大多少倍，也只是按指令干活，没有丝毫的自我意识。
直到不久以前，信息科学领域的主流看法，仍然不认为ai能完全取代人。
或者，按业界的模糊定义，ai可被区分为“弱人工智能”与“强人工智能”：前者泛指任何有逻辑计算能力的设备或系统，后者则……莫衷一是，有些研究者认为，具有自我意识的ai才能算强人工智能，有些研究者则认为，在智能程度上可以与人相比拟、甚至超越人类智慧的ai，才有资格被称为强人工智能。
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但这并非方然的任务，他也没这能力。
西历1472年的春夏之交，研究暂告一段落，仰望物理通天塔的年轻人眺望过远方，才把眼光从遥远的未来，收回到眼前。
几个月里抽时间查资料，尝试洞悉物理世界的奥秘，时间，太过奢侈，直到从无尽高塔的梦境中惊醒，方然才意识到，在追寻永生的路上，他根本没这么多时间精力，来提前探索眼前用不上的东西。
量子力学，即便再怎样深奥，暂时也无助于解决眼前的问题。
经济危机进入第三个年头，联邦政府的大规模刺激计划，逐渐显露成效，至少在旧金山，偌大城市的环境逐步有所恢复，电视机里的新闻镜头，街头流浪汉和防暴警察的数量暂时有所减少，股市止跌回升，高科技研发与智能化制造公司的股价，更一路飘红，官方公布的失业率暂时降到百分之八以下。
在刺激政策面前，天量资金一下子注入，经济有起色，再正常不过。
但这样的表面繁荣，能持续多久；
窥探联邦经济运行的实际数据，忙于研究软件工程的方然就有些悲观。
这一次，由资金与技术主导的经济刺激，效果很可能比以往任何一次都更短暂，带来的副作用，却会比以往任何一次都更剧烈。
危机降临，刺激复苏，这样的经济周期，在人类世界的运行图上，曾经发生过很多次。
为什么刺激政策无法根治经济危机，卡尔*海因里希的论述切中要害，毕竟一切经济危机的根源，总无外乎生产商品的劳动者所获太少，无法维持工场主们幻想中的“商品——货币——更多商品——更多货币”的循环，当链条断裂，大量商品无法出清，或者大量货币无处投资，危机就会降临，报应不爽。
在这样的危机面前，刺激，无法触及问题的根源，自然也就无法根治经济危机。
但这一次的经济刺激政策，相比以往，更大的问题又会出在哪里呢，每天在网络上兼职，为“国际商用机器”公司打工，方然从软件开发者论坛上获得大量的第一手讯息，他很快发现了刺激政策的迹象：
凭借汹涌而至的资金，和前阶段积累的it领域技术，自动化、智能化系统对人类世界的渗透，正在加剧。
甚至，不仅传统的制造业、服务业；
就连以智力密集为特征的it领域自身，也在悄然嬗变。
最近几个月，每天在“国际商用机器”的网络节点上工作，每一天都耗费至少六小时、甚至更多，方然的工作，涉及到名为“人工智能自动化软件生成器”（aiasg）的项目，虽然作为兼职员工，他没可能直接参与这样的项目，但经由过手的资料，配合核心项目的对外接口，他还是逐渐从大量信息中嗅到了蛛丝马迹。
作为联邦的信息产业巨头之一，“国际商用机器”的aiasg工程，是对软件工程领域的颠覆。
什么叫做“人工智能自动化”，名字，方然不怎么关心，他是从一天天的架构和代码劳动中发觉，自己正打交道的这系统，具有高度自主化的软件开发能力，国际商用公司的核心软件库正在被aiasg蚕食，而应用软件，接口与web这些“边缘性”的软件项目，工程师和程序员们则被要求逐步迁移到aiasg的接口规范上。
接口的变化，设计架构的调整，这种事在it领域司空见惯，一点也不稀奇。
让方然心生警惕的是，这一次，所谓的“自动化软件工程”，似乎完全不需要人的参与，至少在运行时，没有任何实时的人类劳动内嵌其中。
说白了，用一句令他汗毛直竖的大白话来叙述，就是说：
这软件的功能，就是开发软件。
“软件能否开发软件”，放在若干年前，计算机领域的大多数人都认为这是纯粹的幻想，而非现实，至于以严谨著称的数学界，则受困于图灵机的停机问题，而始终无法给出一个令人信服的回答。
在人的观念里，软件，程序代码，是人类智慧的结晶。
倘若有什么样的系统，软件，居然能自行完成“程序设计”这一原本只能由人来完成的工作，那么，岂不就等价于这系统具有了人的智慧，具备了相当程度的ai能力；
但时至今日，在“与人比拟的人工智能”方向，并无任何机构取得过如此之大的进展，很多人据此认为，软件工程领域将是人类智慧的最后阵地，最起码，在即将到来的ai浪潮中，也将会是最后才被ai所取代，甚至永远不会被取代的领域。
时光回到若干年前，方然的观点，也差不多就是如此。
人工智能的大潮无法阻挡，展望未来，什么样的岗位，工作，不会被来势汹汹的ai所取代，将劳动者杀出局呢；
答案是“智慧”，越是需要人类发挥其智慧的岗位，地位越坚若磐石，方然原本一直认同这样的判断，但后来，人类的顶尖棋手惨败于ai，就让他意识到，这判断包含着自我否定的内在矛盾。
智慧，至少是杰出的智慧，似乎是很难被ai所取代。
但所谓“取代”，究竟是什么意思，是让计算机、人工智能去从事和人类一样的工作，百分之百模仿人的行为吗。
如果按这种定义，那么，当今时代的ai显然还未能做到。
不论在“国际商用机器”公司的管理架构，还是在研发部门，计算机仍然只是人的仆从，是为人类服务的运算机器；这些计算机，不论算力比人强大多少倍，也只是按指令干活，没有丝毫的自我意识。
直到不久以前，信息科学领域的主流看法，仍然不认为ai能完全取代人。
或者，按业界的模糊定义，ai可被区分为“弱人工智能”与“强人工智能”：前者泛指任何有逻辑计算能力的设备或系统，后者则……莫衷一是，有些研究者认为，具有自我意识的ai才能算强人工智能，有些研究者则认为，在智能程度上可以与人相比拟、甚至超越人类智慧的ai，才有资格被称为强人工智能。
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