但换一个角度，一个人的智力再怎样高超，将一群人组织起来，从事研究，则所有研究者都会被“信息交流效率低下”所困扰。

人类拥有的交流手段，视觉，听觉，触觉，嗅觉，味觉，除此之外，别无其他。

而这些手段，就算其中效率最高的视觉，传递讯息的能力也一点都不强，即便借助学术论文、科研资料，研究者之间的沟通效率，也很难超过10~100bs。

随着组织规模的扩大，人与人之间，联系愈加繁杂而紧密，这一问题便格外突出。

而利用体系的计算机系统，则高效得多，哪怕微型计算机之间，彼此间的信息互联也能达到bs、甚至成百上千bs的速率。

通讯的优势，在一定系统规模的支持下，可以弥补节点的能力。

继而，在计算机、人工智能领域，创造出智力超越一个人、甚至一群人的系统，也会比想象中来的更容易。

不知不觉，时间来到1495年深冬，_791地下建筑内的“强初号机”完成初步配置，各模块调试正常，等待阿达民审核一系列初始配置，将数据装入系统，就可以上电进行第一次持续联调。

只是1los基础算力，对应的智力，可以达到什么样的水平呢。

这一点，在研发时进行过几轮仿真、估算，事到如今，莱斯利*兰伯特还是说不准，毕竟置信区间跨越几个量级，这种预测数字几乎没有意义。

故，在设置初号机的背景知识库时，研究人员的设置，是谨慎的提供基础库——数学部分的信息，这些信息都是年头已久、绝对正确的概念、公理、定理等，难度则设置在“小学低年级”的水准。

难度水准仅供参考，事实上，研发组中的数学家，会同莱斯利*兰伯特一起研讨，仍无法判断提供给“强初号机”的数据，相当于人类的什么水平。

反正一开始的强人工智能，无须与人类比较，只要有自我思维能力即可。

贯注数据，检查所有模块正常，西历1495年12月的某一天，强人工智能初号机进入第一次没有明确目标的全系统联调，算力1los的巨型机开始全速运转，监控系统抽取的数据，显示的逻辑内核运行基本正常。

基本正常，放在传统的计算机领域，这是一个很模棱两可、似不应出现的词。

用在当下的场合，显然，也不是指任何、超大规模集成电路与外围电路所必然存在的大量瑕疵、等因素，而是对一个被期望有“自我演
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