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可惜,此时的卡娅已经不记得它看护过的任何病人,也忘记了它做了若干年看护机器人而积攒下来的所独有的看护经验。除了出厂预置的通用看护技巧,卡娅变成了一个彻头彻尾的看护新手……显然,我不能偷懒认为这样就算是修好了这台机器人,我必须进一步定位问题,并在保留尽量多的应用数据的前提下解决问题。
我把应用数据按照时间线分成了若干部分,一部分一部分地恢复到卡娅的存储器中,之后重新启动。很快,我有了结论：卡娅当下的病人是个难缠的病人。
一直到卡娅接手当下的病人之前——存储资料显示了卡娅每次接手新病人的时间,这不算隐私——它都能正常运行。而当卡娅接手了当下的病人之后,它的反应速度就开始迅速变慢,直到如今的反复死机。通过更加细致的数据分段恢复的手法可以看出,以前的病人也会导致卡娅运行速度多少变慢一些。这很正常,精神病人或多或少都有如此能力。而且,这种慢意味着丰富的经验,就如成年人不会像小孩子那么莽撞……但是,当下这位病人的能力非同寻常,看护她期间,卡娅运行速度变慢的曲线陡然飞起……显而易见,尽管硬件和软件运行良好,和这位病人有关的应用数据的处理难度却以几何级数增长,让本来优秀的硬件和软件显得渺小无助。
存储资料中只有接手和交付病人的时间,没有病人的名字或者任何其他资料,我无法知道当下的病人是谁,也不知道关于这位病人的其他信息……不过,毫无疑问,这位病人是一位与众不同的人。某一个瞬间,我对此人产生了很大的兴趣——如今,我不记得那个瞬间究竟是何时,我的兴趣又究竟如何产生,但我已经知道,那个瞬间就是一切悲剧的起点。可惜,当时的我茫然无知,不失愉悦地走向了深渊。
卡娅照顾这位病人不过一年多时间,却产生了极多的交互数据,如此数据量在其他病人身上从所未见。可以想见,二者之间的交互有多么频繁——后来我知道,其实谈不上什么交互,基本都是阿依拉的独角戏。
阿依拉的戏剧表演的数据量如此之大,内容又如此丰富,而且不易理解。我看,赶得上看护一个普通精神病人的一生了。于是,我就更加明白,精神病院为什么因为卡娅的损坏而格外着急,也为自己加班维修卡娅找到了更加充分的理由——并非仅仅因为我的懦弱性格从而屈从了老板提出的要求,这让我感到一丝欣慰。
其实,类似的问题不仅机器人碰到过,人类也碰到过,那就是大名鼎鼎的死题。早有科学家搞出了一些古怪的题目,仿佛神奇的魔咒,人类只要一琢磨就会陷入一种癫狂的状态。据说,正是大脑的一种死机状态,恰如卡娅的死机。
死题的根本原因,目前在科学界还没有确定的结论。不过,可以想象,如果是戴森球系统宇宙中的人类,他们的大脑运算,实际上依赖于戴森球系统的硬件和软件,他们的思考,无非是戴森球系统中某个量子逻辑分区的运算。一旦一个问题的运算过程过于复杂,便会导致相关的戴森球系统量子逻辑分区陷入某种计算困境,死机就很正常了,和眼前的卡娅没什么区别。从这一点隐约能够看出,作为脱离硬件存在的意识场,似乎更倾向于一些比较高级但不那么消耗算力的事情,大脑却从事着和普通计算机类似的低级而海量的计算工作,和科学家对意识场及大脑的分工合作模式的研究结论完全吻合。
无论如何,死题是客观存在的。显然,卡娅当下看护的病人就是卡娅的死题。在我的记忆中,我确实产生了好奇心,但事情的发展并非仅仅取决于我的好奇心……更重要的是责任心……我竟然拥有该死的责任心。所以,怪不了别人,一切的发展,即使是悲剧,也只能说是我自己造成的,我咎由自取。
我当时认为,如果这位病人真是卡娅的死题,那么也就是所有同型号看护机器人的死题了。精神病院是我们公司的长期客户,我对他们有所了解。据我所知,他们的看护机器人绝大多数是卡娅的同型号或者旧版本。所以,面对这位病人,其他机器人会碰到像卡娅一样的问题……旧的机器人因为原本数据已经很多,运行速度已经不快,也许会表现得更差,用来看护这位病人是一件很危险的事情。那么,这位病人就无法得到长期而正常的看护,医院恐怕也受不了一台台机器人隔三岔五地被搞死机。至少,找我们公司维修机器人是要收钱的。这种情形下,维修成本不知道如何才能算到病人的医疗费中,否则医院要亏本了。
