第108章 院士发问（2/2）

李院士环顾四周：“凌博士，易数逻辑，听起来玄之又玄，我们很想知道，它与我们目前主流的人工智慧算法，究竟有何不同？又能解决什么问题？”

凌峰走到环形光幕前，示意助手调出一个复杂的动態沙盘模擬系统。

光幕上，瞬间呈现出一个模擬的城市环境，其中有代表不同目標、资源的红蓝双方智能体在活动。

“李院士，各位专家，我们不妨先看一个简单的对抗博弈演示。”凌峰说道，“左边，是由目前业界顶尖的深度强化学习算法驱动的ai指挥官，我们称之为阿尔法。右边，则是由基於易数逻辑构建的初级ai指挥官，我们称之为易。”

他顿了顿，继续道：“双方的目標都是在资源有限、信息不完全对称的情况下，爭夺关键战略节点，並儘可能削弱对方。模擬开始。”

隨著凌峰一声令下，光幕上的双方智能体开始快速行动。

“阿尔法”一方，决策果断，行动迅速，很快便占据了几个明显的优势位置，其算法的优化效率和反应速度令人印象深刻。

而“易”一方，初期的行动则显得有些“迟缓”，甚至在一些局部区域做出了看似“非理性”的避让和迂迴。

一位隨行的ai专家忍不住问道：“凌博士，『易』的反应速度和决策效率，似乎不如『阿尔法』？”

凌峰平静地回答：“『易数逻辑』不追求单一时间点的最优解，它更关注態势的演化和多重可能性。它认为，局部的『失』，可能是为了全局的『得』。它在运算时，会同时评估多种『卦象』的演变趋势，並根据环境反馈动態调整自身的『易数模型』。”

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艾伦·费米在一旁补充道：“可以理解为，『易』在进行一种基於概率和模糊逻辑的长期战略推演，而不仅仅是基於当前状態的短期战术优化。”

隨著模擬的进行，场上的局势开始发生微妙的变化。

“阿尔法”虽然初期攻势凌厉，但在中期逐渐陷入了“易”巧妙布置下的几个“陷阱”之中，其固有的决策模式在面对“易”这种不按常理出牌的对手时，显得有些捉襟见肘。

而“易”则在看似无序的行动中，逐渐完成了对关键资源的控制和战略要地的渗透，其行动轨跡充满了东方围棋般的“留白”和“后发制人”的韵味。

最终，在模擬进行了近一个小时后，“易”以一种出乎大多数人意料的方式，完成了对“阿尔法”核心节点的“釜底抽薪”，获得了模擬对抗的胜利。

整个演示厅內一片寂静。

李院士盯著光幕，久久不语。

他看出来，“易”的胜利，並非偶然，而是其底层逻辑赋予了它一种更深层次的“智慧”——一种对复杂系统动態演化和不確定性的深刻洞察。

难以置信！真是难以置信---！