这是一间干净敞亮的办公室，我坐在应聘人的座位上，感到呼吸有些紧张。周围的墙壁仿佛在向我挤压的冷脸巨人，让我喘不过气来。
人格智能研究家——我能得到这样珍贵的工作吗？
坐在我对面的，是这次招聘会的主持人，人称“算法鬼才”的人格智能研究专家，江岛浩。二十出头的他穿着和办公桌一样颜色的白衬衣，腰间系着笔挺的黑裤，严肃的脸如同钢铁。据说江岛浩是中日韩三国混血，父亲是东京大学的认知工学教授，母亲则是居住在北京东村的艺术家。江岛浩遗传了双亲的高智商，从小就对人工智能、深度学习和智慧算法展示出惊人的天赋，虽然是刚刚进入学术界的新人，大家对他的评价已经相当高，甚至将其捧为学术界冉冉升起的新星。
前面的应聘者道了声谢，离开了招聘会。轮到自己了！我忙不迭地走上前去，努力拉扯脸部的肌肉，试着做出微笑的表情。不幸的是，我的表情管理遭遇了大失败，无论如何，都无法做出像样的笑容。江岛浩盯着我扭曲的脸，突然笑了。
“不必那么拘谨，秉烛教授。您毕竟是我的前辈。我还是国中生的时候，就已经拜读过您关于机器意志的论文，我还记得您引用的荣格的精神分析理论。您认为，互联网本身正在成为机器人和电子程序的语料库之海，而智能程序就是生活在不同深度海洋里的深海动物。有的程序对语料库的依赖比较大，另一些则比较小。在您看来，如果说互联网类似于人类的集体无意识，那么智能程序就是共享着集体意识的格式塔式智慧，一旦与网络脱离，就会野化为不自觉的个体。这样的隐喻真的非常精辟。”
我也勉强笑了笑。那篇论文的价值没有那么大，或许是日本学者特有的恭维方式。的确，和年轻的江岛浩相比，我已经三十多岁，早已不是做学术的黄金年龄，从这一点看来，我的确称得上是他的前辈。但是，面对如此闪耀的后辈，我反而觉得自己平庸的人生充满了苦恼。前半生一事无成、妻离子散的我，真的能被称为是前辈吗？越是面对发出光芒的江岛浩，心中的黑暗就越是把自己拉向痛苦的深渊。
似乎是洞悉了我的内心，江岛浩巧妙地把话题引向别处：
“那么，秉烛教授，您能谈谈对人格智能的理解吗？”
这是我心中等待的好问题。我感激地接下他的救生圈，夸夸其谈：“那我就说说自己的理解。”
在21世纪后半叶，所谓的人格智能（Personality Intelligence），指的是与人工智能（Artificial Intelligence）相互区别的研究。尽管探索的方向都是机器智慧，但人工智能只关注“如何让计算机产生智慧”。与此相对，人格智能的焦点是“如何让计算机拥有人类式的感情”，也就是让电子程序诞生人格、产生与人类相近的知性。可以说，前者关注的是理性的领域，而后者关注把程序培养成有独立情绪的个体。
“智慧虽然可以模仿，但是性格和灵魂却是无法用逻辑理清的模糊领域。伤心、痛苦、喜悦、郁闷，这些情绪如果不进行特意的设计，就无法被程序所理解。计算机很难模拟人类的心智模式。”
人类社会有一种消极的伦理倾向：把“发脾气”当成糟糕的个性加以摒弃。但是，人类和蚂蚁这类超社会动物的区别恰好在于，人类的个体拥有难以磨灭的个性。“发脾气”正是个性的显现，是人这种存在的特异之处。在21世纪中叶，人工智能专家，伊曼诺夫斯基的脑科学算法已经证实，计算机的心智模式与哺乳类动物截然不同，属于两类极端差异的结构。也就是说，就算人工智能研究者成功地使计算机拥有了智慧，计算机那硅基芯片的所思所想，也定然与人类这种碳基哺乳动物不同。作为对这种差异的报偿，就是人格智能学科的成立。人格智能学的核心问题，就是如何将计算机的认知模式修改为哺乳类动物的认知结构——其终极体现，就是“有感情的智能程序”。
我把自己的理解一股脑儿地讲述出来，江岛浩不断点头。我说完后，他突然抛出另一个问题。
“秉烛教授，你相信二次元是真实存在的吗？或者这么问比较好，您认为计算机科学与二次元的关系是怎样的呢？”
“我……”
我张大嘴巴，不知该如何回答这个古怪问题。
二次元和计算机科学能有什么关系？虽然曾经有欺世盗名的科学家声称，可以用人工智能模拟动漫角色的谈吐，再把这种程序安装在聊天APP上，实现跨越次元的对话，但那终究只是骗局。事实上，那种程序所模拟的只是肤浅的表象，并没有深入到感情和人格的深度。但是，如果说人格智能的话……
突然，一个荒谬的回答从我的嘴里窜出来。
“根据人格智能学派的理论，通过后天学习的方式，可以培养出性格接近二次元角色的虚拟体……但是，把人格从无到有地培养出来需要数十年时间，要像对待未接受教育的孩童那样去慢慢地教育对方，其中要付出的精力和耐心，与抚养一名真正的婴儿几乎无异。因为时间成本的原因，所以通常被认为是不可行的理论空想。”
所谓的虚拟体，指的是通过神经引擎生成的仿生电子程序。他们是通过在虚拟环境中，通过模拟有机生物的神经系统而诞生的虚拟生命。
只不过，和单纯的人工智能程序相比，虚拟体无法快速地读取和存储数据，成熟速度极为缓慢，需要通过后天方式慢慢取得经验。因为这些缺点，虚拟体被认为具备了有机体的弱点的同时、抛弃了计算机擅长读写的优势，是一种失败的创造。除了最顽固的人格智能学者外，大多数智能学家都放弃了虚拟体的研究方向。
难道，学术界在这些年里找到了新的突破方向？
江岛浩抢过我的话。
“只要有足够的计算资源，就可以让计算机的模拟时间比现实快数十倍。毕竟，对于计算机模拟出来的环境而言，速度只是运算量的函数。只要运算量够大，就可以用超高的速度加快昼夜循环的交替。比如说，假如我们让计算机以2000倍速度运行，如果虚拟体的教育周期是8年的话，就可以缩短成短短1天。”
“事实上还不光如此：我们的目的是要让虚拟体以动画为语料库进行学习，最终模拟出动画角色的人格。首先是在虚拟机搭建的物理引擎里注入建模、设计材质、搭建世界观，然后以动漫中的基准来再现剧情。诸如重力、空气阻力、魔法表现、动力学的处理，都要恰到好处；然后就可以导入未成熟的人格智能，让它们模仿动漫里的角色来行动，主动推动剧情发展。这时候计算机模拟出来的世界，就相当于人工智能进行深度学习的语料库，它会慢慢将智能程序的个性塑造为角色的姿态。如果这一步顺利完成的话，就可以把高度成熟的人格程序加载到仿生机器人的中枢，并为其铺设人工肌肉群和中立化的神经系统。这样一来，就能让动漫里的角色走进现实。”
“我们也考虑过用传统的人工智能方法来模拟角色的性格，但得到的结果非常让人失望，计算机仿佛无法明白人格的矛盾本质，只能生硬地表现自己。傲娇是最难复制成功的情绪，人工智能无法理解那种互相矛盾的感情，对它们而言，逻辑门判断只有‘是’和‘非’两种结果。精神创伤也是难以模仿的体验，人工智能的精神状态，简直健全到不可思议的地步。用精神分析的术语来讲，电子程序没有无意识、潜意识这样的构造，所以，对它们而言，情绪只是照猫画虎的假把戏，并没有深刻的价值。”
江岛浩慢慢地补充道：“人格是极为丰富而深邃的构造，具有连人类自己也难以理解的复杂性。为了成功将其模拟，不可能使用传统的方法。不过，我已经想过了新的引擎框架，如果有可能的话，说不能可以负载出极具真实感的情绪。”
仿佛脑袋被大锤猛击，我使劲盯着年轻教授的脸。他话语里所描述的未来，像缝衣针一样，扎破了我气球般的表面。他的理论娓娓动听，那是称得上如数学方程般精美的构想。
我脸色大变。
“你不是在诓骗我，对不对？”
如果江岛浩说的不假，那么，不光是让二次元进入现实，就连我死去的妻子和女儿，甚至也能——
江岛浩站起来，拉住我的手，打断了狂奔的思绪。
“您被录用了，秉烛教授。”他的声音有一股奇怪的魔力，“相关工作事项会通过邮件传给你。请在下周一的时候到公司来，到时候会有人为你签订劳动合同。”
我清醒过来，愣愣地点点头。
大约在两年前，我的妻子和女儿因为事故离开了人间。
罪魁祸首是车祸。
人工智能导致的车祸。
只要闭上眼睛，我仿佛还能听到事故现场那熊熊燃烧的黑色金属发出的噼啪声、轮胎摩擦地面的刺啦声，以及被撕裂的人们的哭喊。在已经化为火海的高速公路上，鲜血随着燃烧的汽油向上蒸腾，在空中凝结为腥气十足的红色海洋。只要闭上眼睛，我仿佛就能闻到那刺鼻的血腥味，像是野狼似的追逐着我，为我伤痕累累的心灵增添新的创伤。每当这时，我的脑海就会想起声音：如果当时那辆汽车上没有安装自动驾驶引擎，如果伊曼诺夫斯基没有发现脑科学算法，如果人工智能学科根本没有诞生，我的家庭会是什么模样？
然而，这是不可能存在答案的虚拟问题。
在考虑这种问题前，不如以目前的2081年为基准，先回顾一下人工智能学的发展吧。
自从深度学习算法在2006年问世，人工智能学便产生了突飞猛进的发展。理论上的进步是一个方面，而另一个方面，则在于互联网本身的超进化。
虽然并非生物，但互联网并非是静态的东西。正相反，就像植物的根茎一样，互联网的触须不断向人类生活的各个方面扩展、深化，承载着互联网的电子计算机、服务器，也以1年为周期进行硬件性能的大升级。
用计算机科学的术语讲，这也就是所谓的“摩尔定律”——“集成电路上可以容纳的晶体管数目在大约每经过24个月便会增加一倍。换言之，处理器的性能每隔两年翻一倍。”
处理器的性能增长，最终也会提升网络的性能。换句话说，每过一年的时间，互联网的性能就会增长一次。
这个性能不断翻倍的过程，就是互联网本身的进化。
每一台计算机都是互联网的大脑。每一颗大脑中，都储存着人类世界的信息流。这样的构造，用另一个词来描述，就是“记忆力”。
如果把互联网看作某种生物的话，大约从2028年开始，互联网的“记忆力”超过了所有有机体——自从网络诞生以来，它便储存了人类在半个多世纪以来创造的全部数据财产，其价值多样性甚至超过了现实的总和。
人类能在互联网上找到做糖醋鱼的方法、飞行器的制造原理、思想辩论、电子书资料库、网络论坛的历史资料、荒野求生秘籍，甚至还有火药的生产步骤。所有的这些，都被称为“数据财产”，成为人类21世纪的电子历史的一部分。每一场在现实中引起波澜的历史事件，都能在网络空间找到相关痕迹。从这一点来看，可以称互联网成为了人类的集体记忆数据库，忠诚地记录着人类的集体经验。
这些数据财产几乎被全部公开。
21世纪后半叶，在海盗党和自由软件运动的活跃下，互联网几乎消灭了版权和专利的概念。
只要学会N-Python这样的编程语言，任何一个用户都有机会绕过脆弱的防火墙，从目标网站上下载海量数据。
封闭式的论坛几乎消失，取而代之的是匿名而开放的全球互助社区。
编程也变得简单化。甚至连小学生也能掌握N-Python那简单的自然语言化的语法。
因为人工智能技术的普及，大多数代码编译器都发展到了自然语言-日常语言阶段，所以，编辑程序和聊天没什么区别。使用者只需对计算机描述程序的功能，编译器就能生成相应的代码串。只要掌握小学级的语文和数学知识，就能制作出耐用的程序。
在一个小学生都能编译爬虫程序的时代，数字版权毫无意义。于是，公开、透明、共享，这些古老的价值观重新回到了网络世界。与此对应的是创造力和数据量的大爆发。史上第一次，人类在虚拟世界生产的信息量超过了地球物质的总和，人类花在互联网上的时间，超过了他们呆在现实里的时间。史上第一次，现实和虚拟世界产生了镜像式倒转：人们在网络上授课、购物、聊天、娱乐、劳动，现实反而成为数据贫瘠的无聊荒漠。
一开始，大量涌现的数据财产被用于大数据分析领域。数以万兆的数据信息被筛选、合并，为用户行为、人口迁移、病毒学和金融趋势做出预测。
讽刺的是，大数据研究者相信，互联网从来不存在什么数字财产，存在的只是上百万兆相关性稀缺、难以利用的电子垃圾。
但很快，快捷轻便的深度学习技术改变了他们的看法：互联网的数据财产如此丰富，以至于正适合开发形形色色的专家级人工智能。相比于数据分析这样的企业级技术，人工智能适合每一个平凡的公民：聊天记录被投入到深度学习，从而制造出程序女友；文献学也使用深度学习，用来鉴定莎士比亚的手稿作者；电子游戏也加入到深度学习的行列中——它们亟需更加聪明的AI玩家。由于深度学习算法的简单易行，智能程序在每一处数字财产里泛滥成灾。
在那段时间里，每一个IT工作者都以有自己的智能程序为荣。这些程序以使用者本人的私人数据喂养而成，因此在职业技能上与主人几乎没有差异。它们成了工作的有力助手，甚至代替人类进行工作。
于是各种专家级人工智能从信息海洋里自动涌现。人类拥有了自动驾驶的汽车、自动化的交通规划程序、自动化的网络小说生成器，再加上自动翻译。
人们乐观地说，地球已经半只脚踏入未来时代：在2053年，全球化物联网引发的第四次工业革命后，即将到来的是第五次工业革命——人工智能带来的超级自动化时代。
人工智能学家们使用互联网的数据财产作为培养皿，利用深度学习算法制造出擅长各种事务的专家级智能程序，理论的发展反馈到民用领域，汽车上搭载的全都是自动驾驶引擎，人们家里安装着超自动化的物联网电器，就连实验室也使用数字敏感程序来做相关性处理。人类统治着现实，而智能程序统治着虚拟网络。双方和睦相处。
这是一个美好的未来。
然而，正是这样的未来，夺走了我的家庭。