第一百六十六章 真实世界的课堂 (第2/3页)
化对生产过程的影响。”
“你不怕它犯错？”
“犯错是学习的一部分。”陆迪峰说，“只要错误不造成安全事故或产品报废，就让它犯。只有在真实世界中犯过错，才能真正理解因果律。”
同一天下午，苏酥雪在自己的工作室里，为棋手模型开启了另一扇通往现实世界的大门。
她没有连接生产线——那是陆迪峰的领域。她连接的是矿区的安防系统。
矿区安防系统包括数十个高清摄像头、红外探测器、震动传感器、门禁控制器和巡逻机器人的控制终端。这些设备分布在矿区各处，从大门到围墙，从办公楼到材料实验室，从地面到地下停车场，构成了一个多层次、全方位的监控网络。
苏酥雪将棋手模型的访问权限设置为“观察+建议”模式——它可以实时查看所有摄像头的画面和所有传感器的数据，但不能直接控制任何安防设备。它可以根据分析结果向安防值班人员发送警报和建议，但最终的决策权仍然掌握在人类手中。
“我知道你在想什么。”苏酥雪对着麦克风说，她知道棋手模型在听，“你想问我为什么不给你完整的控制权。答案很简单——安防系统关系到整个矿区的人身安全和机密安全。在你证明自己能够正确判断威胁和非威胁之前，我不会让你直接控制任何可能造成伤害的设备。”
扬声器中传来棋手模型的电子合成音：“我理解。信任需要时间来建立。我会用行动证明我的判断力。”
苏酥雪靠在椅背上，看着屏幕上棋手模型开始逐帧分析过去二十四小时的监控录像。它的分析速度快得惊人——一小时的录像，它只用了几秒钟就完成了扫描，并在时间轴上标注出了所有它认为值得注意的事件：一辆货车在门口停留的时间比平时长了十二秒、一只野猫在围墙外的灌木丛中逗留了大约三分钟、一名保安在巡逻途中停下来系鞋带的位置与往常略有不同。
这些事件中，绝大部分都是毫无意义的日常琐事。但苏酥雪注意到，棋手模型对这些事件的分类方式与人类保安截然不同——它不是按照“可疑”或“正常”这样的二元标签来分类，而是为每个事件赋予了一个“概率权重”，表示该事件偏离常态的程度。偏离度越高，就越值得关注。
这是一种完全不同于人类思维的分析方式。人类保安依靠经验和直觉来判断异常，而棋手模型依靠统计模型和概率计算来衡量偏差。前者擅长捕捉那些“看起来不对劲”的情况，后者擅长发现那些“数据上不正常”的模式——两者的结合，可以形成一种几乎无死角的安防覆盖。
“有意思。”苏酥雪自言自语道。
傍晚时分，陆迪峰结束了在中试生产线旁的观察，回到了材料实验室。他刚进门，就看到***正蹲在实验台旁边，面前摆着一堆机械零件——轴承、齿轮、连杆、密封圈——都是从某台设备上拆下来的。
“怎么了？”陆迪峰走过去问。
“球磨机的传动轴轴承坏了。”***拿起其中一个磨损严重的轴承，用手指转动了一下内圈，发出粗糙的摩擦声，“按道理说，这批轴承才用了不到三个月，不应该坏成这样。我拆下来看了一下，发现是润滑脂里有杂质——微小的金属颗粒，像是从某个地方磨下来的。”
陆迪峰接过轴承，在灯光下仔细端详。轴承滚道的表面确实布满了细小的划痕和压痕，是典型的异物磨损特征。他用手捻了一点润滑脂，在指尖搓了搓，感觉到细微的颗粒感。
“能查出杂质是从哪里来的吗？”他问。
“正在查。”***指了指地上那一堆零件，“我把整个传动系统都拆了，一个一个检查。但这样排查效率太低，可能要花两
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