第108章 院士发问（2 / 2）

凌峰走到环形光幕前，示意助手调出一个复杂的动态沙盘模拟系统。

光幕上，瞬间呈现出一个模拟的城市环境，其中有代表不同目标、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，则是由基于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：“双方的目标都是在资源有限、信息不完全对称的情况下，争夺关键战略节点，并尽可能削弱对方。模拟开始。”

随着凌峰一声令下，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”的避让和迂回。

一位随行的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，它更关注态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，并根据环境反馈动态调整自身的‘易数模型’。”

艾伦·费米在一旁补充道：“可以理解为，‘易’在进行一种基于概率和模糊逻辑的长期战略推演，而不仅仅是基于当前状态的短期战术优化。”

随着模拟的进行，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，其行动轨迹充满了东方围棋般的“留白”和“后发制人”的韵味。

最终，在模拟进行了近一个时后，“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”，获得了模拟对抗的胜利。

整个演示厅内一片寂静。

李院士盯着光幕，久久不语。

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

难以置信！真是难以置信---！

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