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    没有自主意识的计算机，即便顶着“人工智能”的名头，按理说，也无法与人的思维相比，这是方然以往的看法。

    但话说回来，自我意识究竟是什么；

    查看ASA提交的分析报告，并观察这一软件在网络上的行为特征，方然心生疑惑，他偶尔还禁不住会想，所谓“AI的自我意识”这种东西，究竟是不是如人工智能领域的专家们所说的那样，是人类短时间内无法触及的成就。

    眼前，屏幕上的整齐字迹，就在透露出某种意识的迹象：

    几个月来学习方然的工作模式，正式上线后，ASA系统一开始的调查速度并不快，在旁观者看来，就好像初次接入互联网络，在试探、熟悉周遭环境那样；接下来，按常规思路，ASA尝试外联若干已知的数据节点，同时从安全措施薄弱的服务器拉取信息列表，显然是为后续的信息获取做准备。

    这些步骤，和人的行动模式差不多，只是效率更高。

    基础科学部的计算资源，大部分依赖伯克利的公共大型机，必然有算力波动，作为后台程序的ASA展现出一定的智能性，会在网络空闲时大量截取数据，算力空闲时集中解密、分析处理，在存储空间紧张时则进行一次垃圾收集，很好的平衡了算力、带宽和空间，扪心自问，方然承认这是他做不到的。

    即便这些工作的技术原理并不复杂，问题在于，人并没有AI那样强大的计算和记忆能力，即便清楚原理也做不来。

    观察ASA的行为，对方然来说，逐渐成为一种略带消遣的日常工作。

    但重要的还是分析结果，和看似有序的行为不同，ASA的报告，却让方然怀疑系统是不是出了什么问题：

    站在人的立场，ASA在初始化后调取的数据，岂但是杂乱无章，有时候简直就是毫无道理，原本布置了追踪“匿名者”的任务，但是在从联邦公民信息系统（外联接口）和联邦电信节点获取大量数据后，软件就进入了四处开花的工作模式，开始侵入诸如宾夕法尼亚医疗结算中心、孟山都物流体系第143A7检查点、东太平洋水文气候监测站，甚至NASA俄勒冈射电观测阵列这些不知所云的机构。

    在联邦调查一个人的行踪，固然需要大量数据，但……
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