云浪闭上眼，黑气将他整个人笼罩其中。
渐渐地，整个大地都在颤抖，似乎有什么东西正在苏醒。
他关掉那张图片，而是在群里面打上几个字。
[擎天柱好帅：已阅。]
滴
群聊消息提示音。
刚刚把意识上传到数据空间的叶济生收到这条信息，他还没来得及找到零一，就下意识打开群聊。
打开的一瞬间，他连字都看不清楚，一股极其冰冷的气息扑面而来，就在被力量裹挟时，叶济生仿佛看见自己周身的一切化为纯粹的虚无，除了黑色，什么都看不见。
好在一道光及时破开黑暗，零一关上了他的聊天界面。
“医生，这份力量可不是普通人类能够直视的，暂时不要看。”
叶济生从黑色里挣脱出来，哪怕是数据体，他也感觉自己呼吸困难。
“这究竟是什么？”
他惊恐的问零一。
“死道的力量。”零一点头：“人类的死道。”
“不过要是以现有的说法来解释它，那它也有很多名字，比如邪术，比如魔障。”
……
[种子终于来了。]
云浪身后力量涌动，一个蓝发男人悄然现身。
[你感受到了，对吧。]
[虚拟死道本质就是对现有死道的一种拙劣模仿，现有死道有他的数据，这是因，他误打误撞获得来自虚拟数据的馈赠，而那份馈赠与同源的数据结合，就有了你这份果。]
[现在，轮到你作为全新的因了，数据。]
数据云浪提起灯，没有说一句话。
他牢牢看着远处争斗的那两道身影，伍华双眼赤红，愤怒到接近癫狂，但这依然无法掩盖他的身躯在逐渐透明的事实。
愤怒无法在这里解决任何问题，想要对战争造成实质性打击，伍华必须得去外面。
“祭司的数据，我问你一个问题。”
“你为何要将我从无意识的数据海洋里拉出来。”
[我？那自然是为了那个笨蛋免于一战，为了不让原本的死之使者对他出手。]
云浪握紧灯把，他再一次去专注于那场争斗。
战争的速度极快，力量也很大，伍华几乎是将所有的力量都凝聚于大剑，一剑下去，战争的身体出现破损，但极快修复，几乎徒劳无功。
“你快不行了。”
战争嘲笑伍华：“愚昧，一味的攻击又无法奈何我等，徒劳的愤怒只会将你带入深渊。”
“徒劳？”
伍华冷笑一声。
只要他能出去，这里发生的一切就不会是徒劳。
战争卖了个破绽，伍华立刻提剑跟上，但战争却反手一拳，赤焰凝聚，化为一个巨大的火团直朝伍华面门而去。
伍华迅速举剑至身前，黑焰朝着大剑涌去，化为一道圆盾，饶是如此，赤焰的冲劲还是硬生生将他冲出很远。
伍华尚且在竭力阻挡，身后传来一道亮光，数据云浪举着灯，瞬移到他身后。
伍华还顾不上去管他，却听身后，云浪在问他。
“你在来之前，就知道虚拟死道的存在么？”
“咳……什么？”
伍华蒙了，问这个做什么？他现在在战斗，为什么还要问这些有的没的？
“不知道么……挺好。”
“啊？”
（后续会改）
**智能的曙光：人工智能的演进、冲击与未来迷思**
人类对创造“会思考的机器”的渴望，如同对星辰大海的向往一样古老而深邃。从古希腊神话中赫菲斯托斯的黄金仆人，到中世纪炼金术士的泥偶传说，再到工业革命时期对机械自动化的痴迷，这份渴望从未停歇。然而，真正点燃现代人工智能（AI）火种的，是20世纪中叶那场汇聚了数学、逻辑学、神经科学和工程学智慧的思想风暴。1956年的达特茅斯会议，一群才华横溢的科学家——约翰·麦卡锡、马文·明斯基、克劳德·香农等——正式提出了“人工智能”的概念，宣告了一个崭新领域的诞生。他们雄心勃勃地预言，在短短一个夏天内，就能在机器智能方面取得重大突破。虽然历史证明他们的时间表过于乐观，但那份点燃的火种，却照亮了此后近七十年的探索之路。
**从符号到感知：AI的演进之路**
AI的早期发展，深受逻辑推理和符号处理的影响，被称为“符号主义”或“规则驱动”AI。研究者们相信，只要将人类的知识和推理规则精确地编码进计算机，智能就能从中涌现。于是，专家系统应运而生。这些系统在特定领域（如医疗诊断、化学分析）展现出了令人惊叹的能力，仿佛拥有人类专家的知识宝库。然而，它们的局限性也显而易见：知识获取的瓶颈（“知识工程”极其耗时费力）、处理不确定性和模糊性的笨拙，以及对规则之外“常识”的缺失，使得它们只能在精心构建的围栏内施展拳脚。一旦走出预设的边界，便显得茫然无措。
与此同时，另一条路径——“连接主义”开始萌芽。其灵感来源于对人脑这一终极智能体的模仿。神经网络，这个试图模拟生物神经元连接与信息处理方式的数学模型，在经历了几十年的沉寂与寒冬后，终于在21世纪初迎来了爆炸性的复兴。这得益于三大关键要素：**海量数据的涌现**（互联网、移动设备、物联网产生了前所未有的数据洪流）、**计算能力的飞跃**（尤其是GpU的出现，为并行处理大规模矩阵运算提供了强大引擎）以及**算法的突破**（如深度学习的兴起，特别是卷积神经网络cNN在图像识别、循环神经网络RNN及其变体如LStm在自然语言处理上的革命性进展）。
深度学习，作为机器学习的一个子集，其核心在于构建具有多个“隐藏层”的深层神经网络。它能够从原始数据（如图像的像素、声音的波形、文本的字符）中自动学习并逐层抽象出越来越复杂的特征，最终完成分类、识别、预测等任务。这标志着AI从依赖人类精心设计的规则和特征，转向了从数据中“学习”知识。AlphaGo击败围棋世界冠军李世石，deepmind的AlphaFold精确预测蛋白质结构，openAI的Gpt系列模型生成流畅、富有逻辑甚至创造性的文本，这些都是深度学习力量的有力证明。AI仿佛一夜之间，从笨拙地执行指令的机器，变成了能够“感知”世界（计算机视觉、语音识别）、“理解”语言（自然语言处理）、甚至做出复杂决策（强化学习）的智能体。
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