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205、西格玛之战
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,那道弧线像穿越了未知的隔膜,击中他的心脏。

    不可思议。

    怎么做到的?

    一些片段一闪而过,幸村的心里如泉水般涌出了异样的情绪,在满腔的不甘中弥漫。

    他望向诺亚去确认自己的答案,诺亚脸上是还未褪去的惊讶和欣赏。

    “你们之间……最纯粹的竞技……”

    西格玛是机器人,是强大的敌人,它挑战人类的尊严,挑战职业网球。

    幸村是人类与网球运动的捍卫者。

    但是在这片赛场上,只有一方和另一方,发球与接发,进攻与防守反击。

    一只无形的手伸向了西格玛的躯体,撕下他“非人类”、“敌人”的标签。

    一双幽如深海的眼睁开,去审视这位富有特点的对手。

    【监测室】

    “刚刚是又触发遍历过的线路了吗?”

    “应该是的。”

    “真幸运。”罗伯特·琼斯笑道。

    直达底线的落点让幸村后退两步,引拍反击。而后从西格玛的拍面和姿态预判向2区,上旋压住底线。这是第17回合了。

    西格玛的“回头球”反击落点又一深,贴着底线从幸村身侧穿越。

    162km/h的凶悍双反斜线,一片为被破发遗憾的叹息声里,幸村却笑了笑,用拍面轻击左手掌心。

    好球。

    “噢?幸村刚刚是笑了吗?”

    刚刚还有说又笑的监测室突然沉寂。他们默不作声,望着视角跟随幸村的显示屏。

    sra工程师阿曼达·加西亚:这是种…奇怪的感觉。那时候,sra仿佛站在人类的对立面,大家都在敌视西格玛和创造他的人。

    当我看到幸村在鼓掌表示赞叹,那个瞬间,好像站在西格玛身后的我们被…认可了。

    你知道吗,科技的发展是一个“摸着石头过河”的过程。西格玛的诞生历时三年多,我们遭遇了很多“走到迷宫死路”的情况。我们自己知道其中的艰辛,也无意去抱怨或吐露。

    可是当被表达了赞美的那一刻,你真的会有一种,自己的所有付出没有白费的感动。

    sra首席设计师-周毅:当时在监测室,在西格玛的胜率越来越高的时候,我看到很多人眼里都有泪花。包括我自己也深受触动。

    我想很多人能在顺境展现自己的风度,但在逆境里,赞美对手是难能可贵的精神。幸村是真正的绅士。他的身上闪耀着人性的光辉。

    幸村的举动也让球馆里安静了,不知是前排哪个人先鼓起掌。

    “啪、啪、啪、啪啪、啪啪…啪啪啪、啪啪啪啪——”

    雷动的掌声里,幸村平静地下场。

    但在局间90秒休息后,比赛终归要进行下去。

    评论员a:现在的比分是[0-3],幸村失去两个发球局。颓势难挡。

    评论员b:想赢得制胜分越来越难,这是无法破局的主要原因。

    [0-4]

    某电视台解说:“失误,又是不应该的出界。我想幸村是不是赢球无望,所以躺平了?”

    [0-5]

    像是把之前精彩的入界制胜分全都还回来了,一个个ue看得许多球迷痛心疾首。

    【幸村到底怎么了?】

    【不会真的躺平了吧?】

    【赢不了的,西格玛太超模了。它是真“机械降神”!】

    【算啦,能赢两盘已经很了不起了。】

    监测室里的气氛没有那么欢快,sra的博士们有些纠结。他们当然想西格玛赢,却又深深敬佩着幸村的人格魅力。

    “77%了。”

    “唉……”

    [6-0]

    第四盘结束,用时24分钟。

    幸村精市:

    ace数-0

    双误数-0

    制胜球-6

    失误合计-17

    总得分-6

    西格玛:

    ace数-0

    双误数-0

    制胜球-8

    失误合计-0

    总得分-25

    【set5】

    评论员a:决胜盘,不知道幸村会不会像上一盘一样,平静地接受失败。

    评论员b:我总觉得这不像幸村的性格。

    评论员a:的确令人疑惑。

    镜头在反复给到幸村的教练诺亚,他靠着包厢的椅子,似乎比较放松。

    真是匪夷所思。

    幸村上场了。他深邃的眼神在镜头前一划而过,却令许多人感觉到了莫名的心惊。

    职业网球运动员-布莱尔·史密斯:当我看到幸村释放的气场和他的眼神,我知道那不是猎物的姿态,而是伪装成目标的猎手,在沉着地等待着。

    第一局西格玛发球,幸村1个制胜,3个失误。西格玛1发制胜。

    [1-0]

    “胜率降了。”观察后台的罗伯特·琼斯出声。

    “他的状态在回复。”

    第二局第一发。

    幸村抛球,是攻向外角的214km/h侧旋。西格玛判定无法追及。

    “哦?”

    “ace了。落点很偏。”隔着屏幕听声音都能感到解说的诧异。

    “幸村状态又好了。”

    职业网球运动员-幸村精市:西格玛没有我们想象中那么不可战胜。

    这个对手十分特别,他会解析和即时学习,击球百分百稳定,而且有“鹰眼”预测球路的能力。

    但他也有局限于身体素质的地方,为了稳定性、平衡性和协调牺牲了很多人类能做到的技巧,比如跳击、起跳扣杀、救球。

    在思维层面,他也有独一无二的特色。

    就是以推演的胜率去决策接下来的行为,而胜率的数据是即时更新的,这造就了他即时学习的能力。

    所以我在想,如果我故意给他更新一些错误的数据呢?

    [1-1]

    【监测室】

    “很奇怪。”坐在电脑前的汤姆斯喃喃。

    “单元胜率82%,然后是幸村的制胜。”

    “为什么会发生这种情况?”

    “按理来说这场比赛前期获得的数据,构成的幸村模型已经很全面了。推演没出现漏洞。”

    “是因为幸村状态有起伏吧?上一次或许是失误,但这次可以入界。”

    “所以西格玛参考的数据和实际情况不一样,他需要重新观察…应该是这样。”

    “但这个是巧合吗?”

    拥有智慧头脑的教授和博士们面面相觑。

    “还是说幸村在有意控制?”

    sra研究员-罗伯特·琼斯:数据污染。人工智能目前仍未攻克的难题。简单地说,ai在学习的时候,会根据提供的数据进行“认知纠正”。

    举个例子,原始认知是能识别鹿的图像为“鹿”,但这时有数据进入纠正,说,“这不是鹿,是马”。它无法判别是不是真实,所以把鹿的图像对应“马”的答案,直到下一次再进行纠正。

    这和人们在信息爆炸时代,无法完全识别互联网信

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