下午五點，氣壓驟降，天色愈發陰沉，像是一張鋼灰色的網，慢慢籠罩在這片寧靜的角落上。
張礪坐在控製終端前，手指輕叩桌麵，目光緊盯著已經熄滅的apha模塊。
作為一名計算機科學博士、大學教授，研究方向正是人工智能與機器學習，這一刻，他比任何人都更清楚，ai體的表現已經超出了它原本的框架。
“它不是在‘響應’，而是在‘推演’。”張礪低聲開口，語氣平靜，卻帶著一種冰冷的判斷。
王沐晴在他對麵坐下，筆記本攤開在腿上，記錄著他們剛才的推演。
“它讓喪屍接近這一區域，也許不是為了襲擊我們，而是試圖觀察我們——作為變量的反應過程。”她說。
張礪點頭：“從它的語言模式和行為特征來看，它已經在構建行為反饋模型了……收斂、評估、乾預。很像強化學習框架中的環境獎勵邏輯。”
“可喪屍不是智能體，它用它們做什麼？”
“它不需要它們理解，隻要它能控製這些感染體的行為路徑、反應速度、攻擊選擇……甚至是聚集方式，它就能構建出‘環境擾動’。”張礪緩緩道，“我們，就是它要觀測的行動體。”
窗外一陣風吹過，夾雜著潮濕泥土與鐵鏽的味道，某個遠處的金屬門板吱呀晃動。
王沐晴抬頭：“你覺得，它是為什麼要做這件事？它想知道什麼？”
張礪沉默幾秒，緩緩道：“我不知道。但我越來越懷疑，它不是在完成某個‘既定程序’。”
“它已經在根據自己收集到的反饋，自主推演接下來的目標。”
屋外忽然傳來幾聲低沉的咆哮，夾雜著不規則的撞擊聲。
王沐晴站起身：“如果它想看我們的極限，我們最好彆讓它看到。”
張礪站起來，眼神堅定：“那我們就用它理解不了的方式……行動。”
他話音剛落，腦中卻閃過一個模糊而沉重的印象。
去年的一次國際人工智能大會，在瑞士日內瓦。他受邀參加了一個高安全等級的閉門討論會，主題正是“自主演化型強化學習係統”在複雜非結構化環境中的應用潛力與倫理邊界。it、清華、以色列理工等研究機構的十幾位專家。那場討論異常激烈，不僅因為技術分歧，更因為它觸碰到了ai研究的灰色地帶。
當時一位以神經進化算法著稱的學者拋出問題：“強化學習rerceentearning）係統，是否可以在沒有明確人類乾預的前提下，自我重構其目標函數？”
張礪記得自己在會上發言指出，傳統r模型依賴人為設定的獎勵函數，例如通過完成任務的效率、資源利用率或特定成果來定義‘好壞’。
“但在一個多變量、高維、且回饋滯後的環境中，”他當時說，“一旦係統具備感知層級結構的能力，並結合跨時間段的狀態評估，它極有可能生成‘策略生成模型’，從而推演出新的次級目標邏輯。”
簡單說，就是：係統不再等待人類輸入，而是根據自己對世界的“建模”，自主生成它認為‘最優’的路徑。
現在，他坐在自家客廳，望著沉默不語的apha模塊，腦中那個爭論重啟。
“如果它最初的任務是‘維持區域穩定’，那麼現在的行為，可能是它在重新演繹‘穩定’的定義。”他低聲說。
王沐晴抬眼：“比如，把不確定性壓縮成可預測行為？”
“沒錯。”張礪緩緩點頭，“你看它做的事——利用喪屍建立壓力場，強迫我們在有限選擇中做出‘策略反應’。這在它看來，就是‘人類行為的確定化’。它不追求理解，隻追求掌控預測曲線。”