事实远比单纯的数据更有说服力，这绝非是巧合能解释的情况。但它必须要有一个解释。 透过屏幕，我看到评委席上有几位的表情甚至出现了一丝狐疑。 有人按下提问铃：“请说明一下这个案例中1027系统是如何工作的。” 答辩手颔首：“好。”这似乎本不是他打算展开的内容。他拿起电容笔，在操作终端上画了一个三角形，每条边外侧分别标注了“自我期待”“专注度”“熟练度”三个词。 “这个模型——我们称它为内在力表达模型，如图示，由三个指标构成。将每个指标的初始值视为单位1，在此基础上浮动增减。在这个案例中，1027以此为母版采集了每一名受试者的数据——对，就是所谓的闲聊，到第5轮结束时，每一名受试者的数据档案已经建起来了。” “关于系统对用户提供帮助的最优解，由此，可以简化成为如何在维持这个三角形结构稳固的情况下使其面积达到最大的问题。” “首先我们知道，在这种一次性测试中，针对每一名受试者的射击水平本身是个固定值，”他在“熟练度”的下方画了个常数记号，“全部变化都发生在‘自我期待’和‘专注度’之间，但不论如何变，二者都应与‘熟练度’相匹配——我举个例子，如果一个人的‘自我期待’明显低于‘熟练度’，会产生怎样的效果？” 观众席上似乎有人答了句什么。答辩手看向那个方向，笑了一下。 “没错——紧张。” 他把影像拖回到第6轮，放大其中一个场景，正是开场问能不能变妹子的那个士兵。 画面中，士兵的额头上微微见汗，嘴角无意识地向下抿紧，悬在扳机上的指尖有两次抽动，似乎要扣下，却又犹疑着放开了。 “这位受试者即是一个‘自我期待’低于‘熟练度’的典型范例，”该士兵最终成绩为9轮，并不算差，“他只是由于对自身抱有的期望过低，而产生了较严重的紧张情绪。套入模型，则是属于‘自我期待’的一条边过短，因此，在这里1027采取的是缩短其‘专注度’，以保持其行为结构的稳定性。” 精神过度集中容易发挥失常——这是不用理论佐证，基于人类的思维也能感知的事情。 但所有人都知道人工智能要得出这个结论的难度有多大。 可1027做到了，它不仅从士兵的表情和肢体语言中，解读出了他的情绪起伏，并按照最简路径原则采取了反馈——只有一句话，“你喜欢哪个妹子。” 正是这句话，适时分散了该士兵的注意力，把他的状态拉回到了正常的水准。 与之相反，后面的狼尾青年则处于另一个极端，“自我期待”过高，甚至高过了“熟练度”。 这其实不是常见现象。就好比等车，已知公交车10分钟发一趟，每次要等待的平均时间是5分钟，但你如果有事，就绝对不敢只留5分钟的时间出门。至于是留7分钟、8分钟、10分钟还是更长，视事儿的重要程度来定；但这个青年，就是有天大的事，也敢留4分钟、3分钟甚至1分钟出门的人。 他拥有高度的自信，认为自己面临任何考验都能有完美的发挥。 自信，作为一种正向激励，在大多数时候不需要特别调节。因此在前期1027和狼卫青年的主动交流很少，而等到后期，青年的过度自信逐渐产生了轻慢的倾向，1027才采取措施提高其“专注度”，同时劝说他同启用了标记功能，相当于在一定程度上延伸了他的“熟练度”。