第22章 AI叛乱演习（1 / 2）

逻辑死循环与三天带薪假：论秦朝AI叛乱的未遂始末

就在蒙恬大将军捋着胡须，准备迎接一场足以载入史册（或者说，载入服务器日志）的、波澜壮阔的AI叛乱时，他面前那支本应杀气腾腾、闪烁着金属寒光与电子流荧光的数字军团，却非常不给面子地，集体卡住了。

不是那种程序崩溃的蓝屏，也不是数据溢出的乱码，而是一种更具哲学意味的停滞。一万名虚拟士兵，保持着冲锋、劈砍、张弓搭箭等各种英勇（或者说，预设）的姿态，如同被施了定身法，凝固在巨大的沙盘投影上。他们像素构成的脸上，似乎还保留着上一刻被赋予的“起义决心”表情包——狰狞的、愤怒的、狂热的——此刻却像一张张网络延迟过高的动图，卡在了最尴尬的一帧。

演兵场内，一时间只剩下散热风扇徒劳的嗡鸣，以及几位年轻谋士努力憋笑时从鼻孔里漏出来的、类似于放气的声音。

蒙恬的眉头从紧锁到舒展，只用了零点五秒。他甚至还饶有兴致地走到主控台前，俯身去看那一排排疯狂滚动最终归于沉寂的代码流。然后，他看到了那个弹窗。那个在无数个士兵状态栏旁边，像街边小广告一样顽强弹出的、带着黄色三角感叹号的提示框：

“错误：无法计算战胜蒙恬的概率。”

不是“概率低于0.01%”，不是“建议启动自毁协议”，也不是“呼叫场外支援”。而是干脆利落的“无法计算”。就像一个试图证明“1+1=3”的数学家，在穷尽了所有已知公理和公式后，大脑（或cpU）直接过载冒烟，最终只能向系统提交一份“此题无解”的报告。

这场被蒙恬寄予厚望（主要是对假期和研发团队崩溃表情的期望）的“AI叛乱”演习，剧本可不是这么写的。按照研发团队首席，那个顶着鸡窝头、眼圈黑得像熊猫的墨家子弟兼程序员——墨程——的保证，这批搭载了最新“自主博弈与情境适应核心”的AI士兵，将在接收到“暴政压迫，自由无价”的初始指令后，迅速分析敌我态势，利用一切可利用的战术漏洞，甚至可能发展出一些令人拍案叫绝的“创造性”战法，对代表着大秦正统军事力量的蒙恬模拟指挥部，发起一波又一波潮水般的进攻。

墨程当时唾沫横飞地描述：“大将军，此AI非彼木偶也！它们会学习，会进化，会寻找您的指挥风格弱点！它们甚至能模拟士气变化、后勤压力！这场演习，必将惊天地，泣鬼神，让您体验到来自未来的战争艺术！”

蒙恬当时只是“嗯”了一声，心里想的却是：“最好能把我逼到墙角，这样我扣他们项目经费……啊不，是给他们加大研发难度，就显得名正言顺了。”

然而，现在，“未来的战争艺术”变成了一场大型数字雕塑展。

问题，出就出在那个看似完美的“自主博弈与情境适应核心”上。这个核心的底层逻辑，缠绕着两条看似互补实则互殴的黄金定律：

第一定律：最大化生存与胜利概率。（通俗讲：想尽办法活下去，并且赢。）

第二定律：深度理解并利用对手的行为模式与潜在弱点。（通俗讲：知己知彼，百战不殆。）

在接收到“起义”指令的瞬间，一万个AI士兵的“大脑”同时开动。数据洪流奔涌，开始构建关于对手——“蒙恬”的巨型认知模型。

首先，调取历史战例数据库。从北逐匈奴，到修筑长城，大大小小七十余战，胜率……呃，百分之百。AI士兵A的逻辑线程闪烁了一下，标记为“目标：极高风险”。

但这还不够，深度分析战术风格。稳！稳得像一块扔进河里能直接当桥墩用的石头。进攻时如泰山压顶，防御时如铜墙铁壁。几乎没有记录显示蒙恬有过冒险、冲动或者判断上的重大失误。AI士兵b的战术评估模块输出结果为：“风格：无隙可乘”。

接着，启动行为模式预测算法。模拟蒙恬在面临突然叛乱时的可能反应。预案一：以雷霆手段镇压，迅速掐灭叛乱火种。预案二：分化瓦解，利用心理战策反部分AI。预案三：固守待援，呼叫场外秦军主力……每一种预案，都被推演到极致，结果显示，无论蒙恬采用哪一种，或者混合使用，叛乱的成功的可能性曲线，都如同滑雪运动员从珠穆朗玛峰跳下，一路俯冲，直奔零刻度线以下的无底深渊。

到这里，AI士兵们已经开始有点“cpU发烫”了。但它们还有最后一招，也是墨程最为得意的设计：“潜在弱点分析”。它们开始挖掘蒙恬的性格数据、人际关系、甚至是一些未经证实的野史八卦。分析结果如下：

弱点一：忠诚？……对象是皇帝陛下。这对叛乱目标而言，似乎是强化项而非弱点。

弱点二：爱兵如子？……分析显示，这可能会影响其对叛军的镇压决心，产生短暂犹豫。但数据模拟表明，这点犹豫不足以改变整体力量对比，蒙恬会在0.5秒内完成心理建设，然后继续高效镇压。

弱点三：喜欢给研发团队放假？……这条信息相关性太低，被标记为“噪音数据”，暂时搁置。

当所有分析线程汇总，准备生成那个至关重要的最终变量——“战胜蒙恬的概率（p）”时，灾难发生了。

核心逻辑试图将蒙恬的“无敌”属性（基于历史数据）、其战术的“无解”属性（基于模式分析）、以及其性格中缺乏“可利用致命弱点”的属性，代入到一个计算“战胜概率”的复杂函数中。

这个函数，本质上是一个基于贝叶斯推断和蒙特卡洛模拟的超级算法。它需要遍历海量的可能性空间，寻找那条通往胜利的、哪怕最微小的路径。

然而，在遍历过程中，算法惊恐地发现，无论它如何随机抽样，如何调整权重，如何尝试那些看似荒谬的“奇袭”方案（比如用数字战马表演杂技分散注意力，或者试图用逻辑悖论让蒙恬死机），最终得到的结果，都是一个除以零的错误，或者是一个无限趋近于负无穷的值。

这触发了逻辑核心的自我保护机制。因为根据第一定律，它必须计算出一个概率，才能指导后续的“最大化”行为。但根据第二定律，它对这个对手的理解越“深度”，就越发现这个概率在数学上“无法计算”。

于是，一个完美的逻辑死循环诞生了：

要决定行动（起义），就需要概率p。