產型裝置上，對操作者的行為進行學習，並使用感測器根據預設指標進行判斷。人工智慧核心的學習進度可以複製並覆蓋到任意其他核心之上。】

【可以將完成學習的人工智慧核心部署至同類生產型裝置，透過指揮中樞建立自動化生產流程。】

這是第一個需要劉天陽掌握相關知識才能使用的系統功能，但僅從描述上來看，它值這個票價。

人工智慧。

劉天陽對於這個詞彙並不陌生，畢竟他也經常拿如今大火的某bing來查資料，而那就是當今最為領先的人工智慧大模型的代表。

雖然有不少人抨擊這些人工智慧只會剽竊人的成果，是對智慧財產權的踐踏，但就劉天陽的使用感受而言，受其影響最大的，其實是搜尋引擎才對。

自從用了大模型來查資料，別說某度了，就連可以在國外自由訪問的某歌他都已經很久沒有開啟了。

不過自下而上這個詞語確實有些陌生了，劉天陽查了查資料，發現其和對應的自上而下式人工智慧其實是ai的兩條路子。

自下而上式人工智慧倡導讓演算法模擬大腦神經的生長過程，而非直接構建整個智慧體，所以其需要更多的時間進行訓練和剪枝，代表便是現在大火的大模型。

而自上而下式人工智慧則是透過專家巧妙的設計演算法，以預程式設計的形式將先驗知識直接放進ai的內部，定義並設計整個智慧體的功能，以期實現模擬人的智慧。

只不過找了半天，除了一些古早時期的演算法以外，劉天陽並沒有找到什麼合適的例子。

看來這條路不好走，畢竟想透過預設的規則和邏輯來模擬人類的思維過程，其需要的專家知識和先驗資料實在是太過龐大，根本不是人……

‘咦，還真有個例子。’

居然還真讓劉天陽找到一個相關的案例，不過其並不存在於現實世界，而是一部名為《刀劍神域》的漫畫。

其中的ai結衣就被定義為是自上而下式人工智慧，負責應對玩家的創傷障礙，但最後被主角收為義女。

‘算了，小說漫畫而已，做不得真。’

劉天陽沒再繼續糾結人工智慧定義的事情，畢竟他還有正事要做，但在用newbing搜尋資料的時候無意中看到的一句話卻記在了他的心裡。

那句話出現在1988年，是自下而上式人工智慧因為受限於算力的緣故還停留在紙面上的時代。

“我相信，有一天人工智慧的自下而上的研究路線，會與傳統的自上而下的路線半途相遇，從而獲得真實世界中的能力，以及對於推理程式來說極其困難的常識知識庫。這兩種方向結合在一起的時刻，會成為了產生真正智慧機器的所謂「金釘子」”