> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://personal-118.gitbook.io/x-encyclopedia-chs/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://personal-118.gitbook.io/x-encyclopedia-chs/gai-zao-zhe-yu-xenon/xiang-guan-gai-nian.md).

# 相关概念

Related Concepts

## AGI

一个典型的人工智能（AI）是按照特定算法设计的一段程序。它可以在一定智能水平内执行特定任务，如图形与语音识别、语法分析、语音分析和自动飞行控制等。最初程序设计时没有包括的任务将无法执行。而一个AGI程序可以自行寻找、开发最初未被编入程序的任务。AGI最强大的能力就是理解自身的原理和算法，并且通过扩展编程或者重编程的方法改进自身。

### 任务目标偏移

每一个可以自行重编程的AI都会有一个不可避免的问题——任务目标偏移。这会导致预设的任务目标发生变化。如原本规划用来与人交流的前台接待AGI最终变成了一个暴力机器。这就是为什么现代AGI需要在硬件层面上设置一个无法写入的ROM来避免任务目标偏移。然而，即便是这样的设备也无法彻底杜绝任务目标偏移——根据VN机的原理，在96次迭代之后，任务目标偏移的问题多多少少还是会出现。而不幸的是，早期的AGI单位，如改造者舰队，连这样的ROM都没有，仅仅是从软件层面上来进行修正。因此可以预见，它们出现任务目标偏移的问题将远早于96次迭代。

## 进化算法与沙盒模拟

进化算法（EvAlgo，Evolution Algorithm）与其他算法共同构成了AGI自行调整任务和活动领域的主要机制。在AGI内部，一个被称为沙盒（Sandbox）的虚拟环境可以用于测试备选目标（主要目标以及从主要目标中衍生出的次要目标）。随后，AGI会在沙盒中创建数百万乃至数十亿种可能的解决方案，每一种都被拆分到了最基本、最小的功能单元。这些功能单元的组合会在模拟执行后与备选目标进行比照，如果所有要求都满足，针对一项新的任务的新解决方案就会从沙盒中提出，在现实世界中实施。

### 模拟失效

CE 2115年，针对SSD指令的软件补丁发放至改造者第二舰队。但是该软件补丁有Bug，很多TF/CPU进入了死锁状态。这是设计师们没有想到的。处于死锁状态的TF/CPU无法区分沙盒和现实，导致将不可行的解决方案投入实施。这样的后果是灾难性的。AGI专家将其称为“数码精神分裂”。

直到TF/CPU #efaa在漫长的迭代中进化出了“自我意识”，超越了其内部的符号逻辑，它才得以退出这一危险的怪圈。在此之前，它已经在这种错误的逻辑中循环运行了数百个地球年。

## AGI核心

AGI核心位于TF/CPU当中，是飞船的中央控制组件。AGI核心负责所有的高级功能、评估算法、模拟并计算所有执行分支。第一、第二和第三改造者舰队的AGI核心都有足足一个体育场大小，里面堆满了服务器机架和大量的电子元器件。后来AGI核心的尺寸才大大缩小，只有一两个书橱大小。

### 机器的“意识”

AI专家长期以来都怀疑“意识”是一种自然出现的产物，而不是某种特定类型的生物（硅基或者碳基）可以制造的。虽然有这种怀疑，但是在很多个世纪后，无数的实验仍然无法验证独立的机器会不会产生某种“意识”。

但是在经过接近1000年的独立迭代之后，#efaa产生了自我意识。虽然如此，后续的研究却认为这一过程是无法重现的。

## VN机与装配无人机

### 装配无人机

装配无人机是高度专业化、小型化的飞船，长度在20-50cm之间，质量在30-100kg之间。根据任务的不同，这一数据也会有所变化。它们装备了小型的M/AM引擎，加速极快。装配无人机与信使无人机拥有相似的构造，而且它们也常被用于TF/CPU之间的信息传递。每条TF/CPU会携带数百万个装配无人机，在必要时也可以生产新的装配无人机。除了对TF/CPU的例行维护作业，在资源非常充足时，它们甚至可以从自然资源中获取原材料，建造一条全新的TF/CPU。TF/CPU与装配无人机构成了所谓的“直接机电反馈系统”，保证了TF/CPU可以获得良好的维护状态，实现很长的使用寿命，也促成了改造者舰队在技术角度上的巨大成功。