首发：~第4章 安宇的人工智能
对于agi（通用人工智能，artificial general intelligence）的定义尚未有达成一致的标准，但可以参考如下：
1 能够在各种不同领域中执行任务：agi系统应该能够像人类一样，具备广泛的智能和学习能力，可以适应不同的任务和环境。
2 通用性和灵活性：agi不应该仅仅局限于特定领域或任务。它应该能够从一个任务迁移到另一个任务，不需要进行重大的重新编程或修改。
3 自我学习和适应：agi应该能够不断地学习和适应新的信息、环境和情境，以不断提高其性能。
4 理解和产生自然语言：agi应该能够理解和产生自然语言，而不仅仅是按照固定规则的文本或语音处理。
5 具备常识推理和问题解决能力：agi应该能够运用常识推理，解决新问题，并具备一定的问题求解能力。
6 自主决策和目标设定：agi应该能够自主制定目标、做出决策，并采取行动，而不仅仅是根据预定规则执行任务。
7 人类水平的认知能力：尽管这个标准可能有不同的解释，但通常认为agi应该至少在某些认知任务上达到或接近人类的水平。
agi的概念在上世纪中叶就被提出，但直到本世纪20年代初时，也没人相信机器能产生真正类人的智能。但2022年下半年，m国的一个非盈利人工智能组织机缘巧合地操作下，意外诞生了疑似具备了理解和产生自然语言的能力，这种能力通常被认为是通用人工智能的“入门技能”，因为机器只有具备了理解人类语言和信息的能力，才可能逐步进化出真正的智能。
这是agi诞生的第一步，但这一步的意外发现让这个组织的人异常兴奋，他们不知道这种现象为什么产生，但是他们知道自己“点偏了科技树”，在所有的研究机构都在想办法把初级的人工智能应用于人脸识别、语音识别时，他们采用大力出奇迹的方式给神经网络赋予了上万亿个计算参数节点，在“喂”给它海量的文本数据并迭代训练了几个月以后，它突然就学会了一些从未教给它的知识和技能——它学会了识别语音、图片甚至视频，这种从未教给它的知识。
这个事情很玄学，研究人员没有搞明白这是为什么，但是他们知道接下来该怎么做。此后的几年时间，他们不断地提高神经网络地参数量，并给这个ai“喂”入了更天量的文本、语音、图片和视频的内容，甚至后来在设计了保护人类、防止其失控的安全阀之后，给了它联网的能力。
短短几年，到了20年代末的时候，m国公开宣布研发出世界上首个通用人工智能服务（这时这个agi已经被m国收归国有并严密监控和保护起来），将其命名为&34;nexi&34;，作为&34;next generation intelligence&34;的缩写，强调了agi是人类智力拓展的下一步。
它具备了20岁成年人的智力，并且m政府已经完成了为它提升计算能力和“脑容量”的巨大工程——在地下1000米建立了一个年耗电5000亿度电的专用机房，后续还可以持续扩容。
随后的几年，华国宣称完成了自己的通用人工智能研发，并将其命名为“太初”，希腊语为&34;aion&34;，表示永恒或无限。华国并未宣传自己是否建立了机房，但是此后m等国的情报部门调研发现在西部地区华国规划扩建了年发电量总量可达1万亿多度电的一系列发电设施，并将于2035年年内突击完成。
陆陆续续，世界范围内有更多国家也宣称研发出自己的agi，如近赤道的i国、近北极圈的r国和e国，甚至于g国和j国这样被阉割工业体系的战败国也声称拥有了自己的agi。
此后，犹如群魔乱舞，一些知名的、不知名的企业都宣称自己完成了类agi服务的研发，但社会上普遍认为都是为了操控股价而制作的噱头，很多年后的事实也证明了单独的企业在脱离政府支持之下，几乎不可能完成这种工作，这些公司也成为了茶余饭后的谈资逐步消失于历史长河之中。
但正如上世纪的核弹一样，不管这些项目的真伪，其所有资料和信息都被严格保密，连工作人员都被最高级别规格监控和保护起来了，民间能获取的也只是最初几年的一些公开研究资料。
于是，即使真正的agi可能已经被应用起来，但普通老百姓在生活中并没有感受到较大的变化，毕竟很多科技从理论到实验室往往需要几十年来完成从0到1，这些技术以产品和服务的形态走进千家万户又往往需要10-20年的时间。
何安宇正是期望能借助ai的能力，去创造一些改善民生的东西，更具体地说，先改善自己和家人的生活状态，然后再去实现自己的梦想。
人工智能的训练首先需要一台运算能力还不错的电脑，之后是具备搭建神经网络的基础技能，虽然这个时代搭建一个网络已经不需要自己去写太多的代码，但是基础的计算机知识仍然是必备的。然后便是最重要的两项：数据和运气。
何安宇在读高一的时候，父亲花了半年的工资给他买了一台当时顶配的个人计算机，原因也是看到何安宇小学就展现出的计算机天赋。但是这次开销也让他们家庭此后的半年多生活窘迫，但是此后安宇借助这台电脑完成了很多竞赛并在学校中崭露头角，也让何父觉得这笔钱花得值。
这时，何安宇定了定心神，把自己从胡思乱想中拉出来后，把椅子从桌子下面扯出来，定身坐下，便随手打开了自己的电脑。
电脑屏幕投射出微弱的蓝光，何明在打开休眠的程序窗口，这里面是他亲手编写的深度学习神经网络。
这个神经网络，是他从拿到电脑后花了两年多训练的成果，目标是先让其具备基本自然语言理解能力，之后他便可以把这个模型封装成一个可以用自然语言输入输出的服务，最终通过大量的信息输入，把它打造成属于自己的私人人工智助手。
但是第一步就卡住了，这个模型始终没有达到他想要的效果，甚至远远还达不到20年前的水平——虽然那时候是超大型计算机才实现了较好的自然语言理解能力，而他现在是基于个人计算机在做这件事。
计算机的硬件配置迭代到一定程度后开始变慢，配置上很难再有大的提升。但是何安宇手上的这台电脑的计算能力也不是20年前的电脑可以媲美的，所以才有机会去训练一个万亿级参数量的神经网络。
何安宇训练这个模型的目的，更多的是把自己学过的机器学习相关的知识做一个验证，锻炼一下自己的动手和编码能力，并且借助这个模型的迭代和训练让自己可以保持长期深度思考和专注的习惯。
设计之初，他能参考的主要是一些经典论文的网络设计，使用的数据多数是从论文和开源渠道下载的，为此他把省下来的钱都购买硬盘了，否则这些下载的数据无法存储。还有一些数据是他自己生成和标注的，这种数据基本靠自己爬取之后手动清洗和写脚本标注后人工二次校验。
他也曾经设想过租用云服务器做模型训练，但是一方面租服务器的费用对他这种穷学生来说过于奢侈，另一方面他在训练的这个模型即使完成了，相比于很多开源模型在性能等方面都没有优势。
唯一的优势是，这是一个可以在自己的私人设备上本地运行、不依赖第三方、自己可以随时修改、持续升级的模型。换句话来说，这是一个可以无限成长的“成长型法宝”，毕竟开源模型的是无法继续迭代的。
在两年多的时间里，何安宇在闲暇的时候，以训练模型为业余乐趣，作为打发枯燥学习之外“换换脑子”的事来做，故也乐此不疲。好在安宇的课业成绩不错，家里人也没有反对，默认支持了这件事。
打开程序后，今天的任务主要还是调参，这是个没有技术含量的活，就像是炼丹师在调整原料的配置比例一样，很多时候有些玄学，主要靠经验。
何安宇迅速沉入到“炼丹师”的世界，渐渐忘了外界的一切。屋外，夜色渐深，山间的雾气开始升腾，在窗户前的玻璃上留下几处水痕。对于何安宇来说，这个独特的时间段才刚刚开始。
当那个比自己还大的表指针指向凌晨1点时，何安宇才从椅子上站了起来。伸了个懒腰，抬头看了看窗外，又眯着眼瞥了一眼墙上的时钟，他伸手敲下痛快地敲下回车键，终于能开始训练了。
电脑的处理器嗡嗡作响，数以千计的线条和数字在屏幕上迅速闪现。
这次他主要上一次训练的参数进行了调整，并对数据集做了一些手动的调整，但是对于结果他不敢抱太高的期望。这次，他在原有数据集微调的基础上，又增加了最近半年多自己爬取后花了几个月标注的一批新的数据，但数据量仍然比较少。
屏幕上的损失函数曲线跳动着，安宇梦想着它未来有一天能逐渐趋近于零，这是一个美丽的梦想，他自嘲地摇了摇头。自己手上的那点数据，世界末日估计都没可能训练出一个真正的人工智能，最多就是个半傻不傻的电子宠物。
“但是，有总比没有好吧，至少是自己手把手调教出来的，不需要额外付费，也不用担心个人隐私问题，就当是个养成游戏了吧…嘿嘿”
何安宇的人工智能模型的训练可能需要好几天，收敛慢的时候可能需要一周多，但是他并不着急，中途他也会拿中间结果做测试验证。
合上屏幕，程序仍在后台运行。何安宇洗了把脸，随手熄了灯，上床静静地躺下。房间渐渐沉浸在安静中，只有电脑内部风扇的低声嗡鸣，远处的树林中，有飞鸟不知被什么惊醒，扑棱着翅膀从窗外远处飞过，床上呼声渐起，世界熄了灯，月亮慢慢的向东方的地平线沉去。
