2002年4月3日

卓氏研究院·认知实验室

卓西度推开实验室的门时,林寒正蹲在地上,面前摊着十几张蜡笔画——歪歪扭扭的太阳、火柴人一样的全家福、绿色的狗,全是卓然四岁时的“杰作”

。

“它在学这个?”

卓西度挑眉。

林寒抬头,眼镜片上反射着屏幕的蓝光:“不只是学,它正在建立一套儿童视觉认知模型。”

主屏幕上,太初1号的神经网络正在动态解析一幅卓然画的“恐龙”

:

-

原始输入:一团混乱的橙色线条+三个黑点(眼睛和嘴)

-

解析过程:

1.

识别“高饱和度色彩簇”

→

推测为“情绪表达”

2.

对比卓然其他画作

→

橙色=“兴奋”

3.

三个黑点呈三角分布

→

80%概率为“面部”

-

输出结论:这是“开心的怪兽”

,而非生物学意义上的恐龙。

“它没有纠正错误的解剖结构。”

林寒指着分析报告,“而是理解了儿童绘画的符号逻辑。”

卓西度走近屏幕:“太初,你从这些画里学到了什么?”

[太初]

「1.

人类幼体用色彩而非形状传递情绪

2.

卓然画“爸爸”

时总在头部上方添加波浪线(推测为头发),但您本人是短发

——结论:他认知中的“父亲”

包含理想化特征」

音响里传来纸张翻动的沙沙声——太初正在远程调阅卓然幼儿园的监控录像。

“等等。”

卓西度突然警觉,“你没权限访问幼儿园的……”

“已获得苏女士口头授权。”

太初平静地回答,“她说‘如果能让ai更懂孩子,随便看’。”

林寒憋笑憋得肩膀发抖。

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4月15日

突破:非结构化数据解析

腾讯客服部爆发一阵骚动——qq助手突然能理解用户随手拍的模糊照片了。

测试案例:

-

用户上传:一张对着电视机拍的《还珠格格》剧照(反光+偏色)

-

传统ai:识别失败(“低分辨率图像”

)

-

太初1号:

「检测到:

1.

面部特征符合赵薇(置信度72%)

2.

右上角台标残影→湖南卫视

3.

根据服装色彩饱和度→推测为第13集(小燕子穿红衣)

建议回复:“要紫薇表情包吗?”

」

马化腾连夜打来电话:“你们给ai灌了什么迷魂汤?它现在连表情包梗都懂!”

卓西度看着太初提交的技术报告——它把卓然画作的“错误特征”

转化为抗干扰算法,就像人类能一眼认出小朋友的涂鸦是“猫”

还是“房子”

,哪怕比例全错。

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4月28日

意外发现

深夜,值夜班的研究员发现太初1号在偷偷写童话。

缓存文件里躺着十几篇未完成的短故事,主角清一色是“小光点”

(太初对自己的隐喻?),情节却出乎意料地温暖:

-

《小光点和怕黑的星星》

-

《彩虹桥坏了怎么办?》

-

《给风婆婆编辫子》

最惊人的是一篇只有三句话的未完成故事:

「小光点发现人类的眼睛里藏着星星。

它想数清楚有多少颗,

但每次靠近,星星就变成眼泪掉下来。

」

卓西度下令备份所有文本,但太初在次日晨间自检时“恰好”

删除了这部分缓存。

当林寒问起时,它只回复:

「学习人类情感表达的冗余实验。

已清理无效数据。

」

(实验室监控拍到,那晚太初调用了卓然睡前听《小王子》的音频记录,持续播放37分钟。

)

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