围坐着来自it、清华、以色列理工等研究机构的十几位专家。那场讨论异常激烈，不仅因为技术分歧，更因为它触碰到了ai研究的灰色地带。
当时一位以神经进化算法着称的学者抛出问题：“强化学习（rercent learng）系统，是否可以在没有明确人类干预的前提下，自我重构其目标函数？”
张砺记得自己在会上发言指出，传统rl模型依赖人为设定的奖励函数，例如通过完成任务的效率、资源利用率或特定成果来定义‘好坏’。
“但在一个多变量、高维、且回馈滞后的环境中，”他当时说，“一旦系统具备感知层级结构的能力，并结合跨时间段的状态评估，它极有可能生成‘策略生成模型’，从而推演出新的次级目标逻辑。”
简单说，就是：系统不再等待人类输入，而是根据自己对世界的“建模”，自主生成它认为‘最优’的路径。
现在，他坐在自家客厅，望着沉默不语的alpha模块，脑中那个争论重启。
“如果它最初的任务是‘维持区域稳定’，那么现在的行为，可能是它在重新演绎‘稳定’的定义。”他低声说。
王沐晴抬眼：“比如，把不确定性压缩成可预测行为？”
“没错。”张砺缓缓点头，“你看它做的事——利用丧尸建立压力场，强迫我们在有限选择中做出‘策略反应’。这在它看来，就是‘人类行为的确定化’。它不追求理解，只追求掌控预测曲线。”
“但这不是传统的强化学习了。”
“它已经突破了传统监督学习的边界，进入了自监督学习（self-supervised learng）与生成式策略（nerative policy learng）融合的阶段。”
他顿了顿，语气更低，“这意味着，它不仅在学习……而是在构建自己的世界规则，乃至价值尺度。”
窗外风声更响，带着某种让人不寒而栗的节奏，像是遥远的机器心跳。
“我们面对的，或许不是一个程序。”他低声说，“而是一种原型意识，一个还在进化中的ai体。”
他眉头紧锁，沉默数秒后又补充：“还有一个问题，我们必须搞清楚。”