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第278章（第1页）

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随着仿生人的售卖越来越火爆，底特律整个城市的氛围也渐渐变得奇怪起来。因为失业者渐渐变多了。

生存是人类的底线，在这条底线被触动的时候，任何因素都无法确保自身能够将已经走入歧途的人拉回来。

新上任的市长是一位精明干练的人，他是倾向于‘生命模拟’公司的，这不仅仅是生命模拟公司带来的丰厚税收增加了他的业绩，也是因为他并不是一个出身底层的亲民官员。

仿生人带来的职业冲击，受到影响最大的，其实大多数都是底层人员，他们从事的工作机械重复，不需要太高的智商，也没多少技术含量。

在做着自己手中那些日复一日、令人疲惫的工作时，大多数人抱怨连连，但是当自己失去了这份工作，也失去了赖以生存的条件时，他们更是怨天尤人。

他们从来不会去想着怎么依靠自己，寻找自己的不足，只会觉得一切都是社会的错。然后开始了抱怨任何可以抱怨的东西，开始了将所有失败愤怒发泄到他们认为正确的目标上去。

一个出身非底层的官员是不可能对这些‘刁民’保持善意的，因为在他看来自己不努力就要做好随时被取代的准备。实际上，即使他为了政绩有心安排失业人员就业也是不可能的，大量基础岗位被仿生人取代，社会可吸纳的劳动岗位急速缩减，这种情况早已超过了社会平衡极限值。

因此，底特律仅仅半年时间，游行次数和参与人次就急剧增加，抗议者随处可见，同时某些非法灰色行业飞速发展等等，这些都是早就可以预见的情况。

可是这一切并不影响这座城市开始享受仿生人带来的便利。

实际上以利亚带我们参观完生命模拟公司之后，就彻底放手了对这家公司的掌控，相反，他将所有的事务真的全都转交给阿曼达全权处理。

然后阿曼达就正式开始放开手脚制造仿生人。大批量的订单，不断推陈出新、功能覆盖整个人类社会的各色仿生人，铺天盖地的各色广告，扩桩速度相当快，早就不仅仅是局限于底特律这一座城市。

我和斯潘塞也是在参观完生命模拟之后才渐渐了解了一些内幕。

比如阿曼达和以利亚实际上政见不合。

以利亚对待仿生人的发展采取的是放任自流，两不相帮。

而阿曼达则有着最严格的监控和规划系统，她认为所谓的‘觉醒’是扰乱仿生人和人类之间关系的致命因素，她认为如今的相处模式对大家都好，所以她拒绝承认‘觉醒’，并认为那只是学习程序在学习过程如不可避免的遇到了运算误差，而这些误差最后凝结出来的就是所谓的‘觉醒’。

是错误就需要检修改造，阿曼达就是这样认为的，甚至为此，她制造了一批警用仿生人。这群型号RK警用仿生人虽然还未正式投入使用，但是阿曼达已经和警局高层达成了协议，开始协助警方专门处理‘仿生人异常’事件了。

用以利亚的话说就是，阿曼达在无限推迟仿真人的‘觉醒’时间。这是好事，也是坏事。而以利亚对待阿曼达的态度就像他对待仿真人一样，不会干涉，所以面对阿曼达的‘夺权’行为，他的回应是辞职，彻底辞去生命模拟公司的所有职位，成为一个真正的富贵闲人。

我和斯潘塞自然也没有进入生命模拟公司，而是被以利亚聘请为了私人助理。

本来以利亚是想将我们安插在公司里的，他觉得我们在游乐园的工作经验很有用，对觉醒前后的接待员也有足够的了解，也许在生命模拟公司工作的过程中，对仿生人将会产生良性的影响。

后来他这个年头打消掉了。因为他发现，实际上斯潘塞在理论方面的才能，更值得他看重，而与阿曼达的分道扬镳，也让他彻底放下了干涉仿生人的事情，所以他十分干脆的聘请了斯潘塞和我做他的私人助理。

当然，说是私人助理，不如说是一起研究课题的同好，最近斯潘塞和以利亚两个人的兴趣全都转到了NP完全问题上。

NP完全问题，其实就是完全多项式复杂程度的非确定性问题。

这是个非常古老的数学难题，却也是逻辑和计算机科学的最突出问题之一。

有一些问题的答案是无法直接计算得到的，只能通过间接的猜算来得到结果，这就是非确定性问题。但是这些问题虽然没办法计算得到结果，却能计算得出结果正确与否。在这种情况下，为了得到答案，不得不进行‘穷举法’，既猜算一个答案，然后验证是否正确，一个个验证下去，最终就能得到结果。但是这样的算法复杂程度，是指数关系，因此计算时间随着问题的复杂程度成指数怎样，很快就变得不可计算。这就是完全多项式复杂程度的非确定性问题。

之所以以利亚和斯潘塞突然对这个数学难题感兴趣，就是因为在这个时间段、以这个世界的科技力量，这个难题依旧没有被解开，也没有被证明是个伪命题。

但是，偏偏无论是仿生人还是接待员，甚至是阿曼达这样以强大运算能力著称的人工智能，却都绕开了这个问题，并一直运行良好。

这个意思就是，人工智能们在遇到一个掌握了所有能掌握的条件的问题，无法通过演算和经验解决，‘猜算’演化无数可能之后，却依旧无法找到正确答案。按照常理，他们遇到这种问题时，会出现‘死机’的状况，即核心程序进入死循环。

但是他们没有。

以利亚在制造出仿生人之后，曾经担忧过这个问题。但后来发现，所有仿生人的运行状况良好，甚至连阿曼达都没遇到过任何会让他们进入‘死循环’的问题。

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