第033 計算機智能生命的劣勢

三十年記憶,三十年磨難,魏東生已經明白理想和現實之間的距離。

魏東生不會放棄理想,不會放棄精品遊戲的情懷。

但,魏東生也絕對不會再犯前世已經犯過的錯誤,資本血腥積累階段,不會莽撞地不計後果朝向理想大跨步奔跑。征途免費遊戲式圈錢,是魏東生崛起互聯網產業的敲門磚,只許成功,不許失敗。這一款遊戲,魏東生只考慮市場而不會考慮情懷和理想,先賺到足夠的錢再說。待有了不怕失敗不怕破產的資本,魏東生纔會考慮研發所謂的精品遊戲。

魏東生準備抄襲巨人網絡的征途。

肯定不是完完整整的抄襲,因爲魏東生沒有記住征途源代碼的超級記憶。

不過,即使有超級記憶能力,魏東生也不會生搬硬套式抄襲。

作爲一名手機遊戲從業者,魏東生早在外包式研發模式手機遊戲時,就學會何謂借鑑式抄襲。瞧瞧手機遊戲市場,除了若干開創性遊戲,玩家由一家遊戲切換到另一家,基本上不必新手引導就能快速適應新遊戲的玩法。無它,相似度太高了。這家遊戲叫大乘期,那家遊戲叫帝皇級,另一家遊戲叫破碎級,彷彿換個了名字就不一樣了,其實呢?這家遊戲叫強化,那家遊戲叫精煉,另一家遊戲叫附魂,內核玩法有區別麼?

魏東生的抄襲,是遊戲機制的抄襲。

魏東生所作所爲,在遊戲業界內其實並不能稱之爲抄襲,因爲開發商都是這樣玩的。

再者,論及圈錢能力,傳奇也好,征途也好,全都都得敗給手機遊戲。觸屏智能手機遊戲正式起航於2011年,衝刺到2014年,短短三年時間,就把成功遊戲標準推高到月流水三千萬元,月流水五千萬乃至過億,也不新鮮。再狂奔兩年到2016年,網易出品的《陰陽師》,又把記錄刷到月流水15億和日流水過億。在手機遊戲面前,傳統客戶端遊戲的盈利率,全部黯然無色。

作爲一名手機遊戲從業者,魏東生自信他的圈錢能力遠遠勝過原版征途。因此,魏東生所謂的抄襲,只是抄襲征途的部分遊戲機制,強化改成精煉方式更換《征途》的遊戲背景故事和裝備、技能,然後再酌情添加一些手機遊戲行業創新的圈錢思路。

這是一款旨在圈錢圈錢再圈錢的遊戲。

魏東生以智能計算機生命藍藻和綠藻爲基礎,分裂製造新的計算機智能生命,命名爲橙藻,輔助魏東生研發網絡遊戲。有了橙藻幫忙彙編程序,魏東生的效率極高,一人能完成三十名程序員的代碼量。

但,計算機智能生命畢竟只是計算機智能生命,它有它的天然缺陷。

具體舉例解釋計算機智能生命的缺陷吧。

經典的高樓扔雞蛋問題。

有一棟樓共100層,一個雞蛋從第n層及以上的樓層落下來會摔破,在第n層以下的樓層落下不會摔破。給你2個雞蛋,設計方案找出n,並且保證在最壞情況下,最小化雞蛋下落的次數。(假設每次摔落時,如果沒有摔碎,則不會給雞蛋帶來損耗)。

最無腦最簡單最粗暴的設計方案,無視最小化雞蛋落地次數的限制,我就先在一樓扔雞蛋,雞蛋不碎再去二樓扔,依次類推。最壞情況下,需要扔一百次雞蛋,才能得到正確答案。

稍微運用一些簡單的數學知識,可以設計二分法方案。先把100層樓一分爲二,站在51樓仍雞蛋,如果雞蛋不碎,排除50層樓以下的重複檢驗;51層到100層再一分爲二,站在76樓扔雞蛋,如果雞蛋不碎,排除51層到75之間的重複實驗。依次類推,再壞情況,也不至於扔一百次雞蛋,才找到正確答案。

計算機智能生命的缺陷就在這裡。

除了魏東生引導改良的部分,計算機智能生命自我生成的初始源代碼,處理問題時的思路,都類似第一種設計方案那樣無腦粗暴。以人類眼光審視,計算機智能生命的初始源程序是那樣的臃腫,是那樣的低效,是那樣的浪費資源。可,計算機智能生命畢竟是計算機智能生命,它的超高計算速度,彌補了它的低效;它根植於集成電路的原理,無視了軟件層次和硬件層次的防火牆阻隔。就像第一種設計方案,計算機智能生命的確無腦粗暴低效,可是如果它一秒鐘能扔一百次雞蛋檢驗,而人類三分鐘才能扔一次雞蛋檢驗呢?

另外,計算機智能生命之所以被視之爲生命,是因爲它具有成長特性。

自我生成的初始源代碼既臃腫又低效,如果是純粹工業產業的計算機機械,只能接受命運機械運行,被動等待人類工程師的優化。而計算機智能生命勝於計算機機械的地方,就在於它具備主觀能動性,能夠意識到初始源代碼的臃腫低效,更能夠嘗試優化初始源代碼,努力學習數學知識,把第一種方案優化到第二種方案,甚至嘗試更優的第三種方案。

高樓扔雞蛋問題,有沒有更好的設計方案呢?

當然有。

第三種設計方案,可嘗試極值臨界思路。把100層樓平均分成10份,每份剛好10層。第10層樓仍,如果雞蛋不碎,去20層樓仍,依次類推。到了第90層,如果雞蛋碎了,即可判定正確答案在81層到89層之間。因爲只剩下一個雞蛋,從81層開始,一層一層試到89層,最多試九次。該種設計方案,比二分法所需的運算量更小,複雜度更低,也更便於維護。

第四種設計方案,可更進一步嘗試迭代,把問題簡化爲循環遞歸的算式。

什麼是計算機智能生命的進化?

這就是計算機智能生命的進化。

藍藻、綠藻、橙藻,最初都純粹依賴計算速度和根植集成電路優勢,無腦碾壓現行網絡安全機制。但是,它們在簡單智慧程序引導下,絕不會像計算機機械那樣機械接受命運,而是會學習、會成長。計算機智能生命不斷認識自己的缺陷,並嘗試由第一種設計方案優化到第二種設計方案、優化到第三種設計方案、優化到第四種設計方案,程序結構越來越精簡,效率越來越高,自然而然顯得更具有智慧。

當然,魏東生可以加速計算機智能生命的進化。譬如高樓扔雞蛋問題,魏東生已經習慣利用迭代公式解決,計算{字符和}字符的佔行,30行代碼就能輕鬆解決問題。如果魏東生親自優化計算機智能生命,計算機智能生命自我生成源代碼時就考慮到用第四種方案解決問題,豈不大幅度縮減了它的進化時間?

那麼,第四種設計方案,是程序優化的極限嗎?

不是!

魏東生習慣遞歸運算是因爲簡單,一個for循環就能搞定問題。然而,第四種設計方案其實並不能削減運算量。如果真用一個for循環遞歸運算,有興趣可親自試試,絕對累死你的電腦。

魏東生習慣遞歸運算處理類似問題,是指數學思維的習慣。實際程序編程中,魏東生絕對不敢搞樓層一百乃至一千級別的遞歸運算。爲了減少計算機運算量,魏東生會修正程序設計,譬如引用簡單的數列求和公式,譬如將迭代公式轉換成通項公式,等等。話說,這也側面證明,程序設計的基礎是實用數學。魏東生回到高中時代,之所以簡單翻了翻數學課本就能輕鬆考到滿分,就是是因爲這麼多年來,他從未離開過實用數學。

另外,就像迭代公式最方便人類理解和記憶,許多程序優化方案都是基於人類視角。計算機智能生命是軟件與硬件的統一,它處理問題時還要考慮硬件的負擔,考慮每一條集成電路的均衡利用,寧肯用第一種方案無腦暴力解決實際問題,也不會採用for循環模塊迭代公式提前尋求最優解。

計算機智能生命是生命,不是神,不可能誕生就醒悟最優等的數學解決方案。

計算機智能生命,像初生嬰兒,它需要時間成長,它需要時間自我優化。

高樓扔雞蛋問題,只是舉例比喻說明計算機智能生命的劣勢。真實情況下,計算機智能生命藍藻、綠藻、橙藻都不會蠢到採用從1層試到100層的方案。藍藻等計算機智能生命,比你想象中聰明,卻不是電影小說中臆想出來無所不能的神。

回到最初話題。橙藻因爲進化程度較低,它輔助魏東生彙編網絡遊戲主程序時,肯定會生成一堆臃腫低效源代碼。爲了提高網絡遊戲的普適度和運行效率,魏東生需要耗費大量精力排查這些臃腫低效源代碼,更換爲高效精簡的設計方案。然而,魏東生的技術水平有限,他無法完美解決所有問題,有的優化方案,前世有印象的模塊,即時可以補全;有的優化方案,努努力,也能想到精簡思路;更多的優化方案,魏東生也束手無策。

凡此種種,哪怕有橙藻輔助,魏東生也不可能變魔術般變出一款網絡遊戲。

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