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果有，具体的算法是什么，然后将数据与算法交给计算机的逻辑电路去处理，所得结果也要由人去理解，阐述。
即便像AIASG这样的系统，能自主生成程序，实质上，也不过是将一些类似的已有成果排列组合，解决那些早已被人解决过的问题。
路，还是人走出来，计算机只不过是更快的再走一遍，两遍，三遍；
就算再走无数遍，仍没有任何创新。
取而代之的崭新思路，“敛散算法”，则是根据一定的初始条件，在算法的每一步，尝试尽可能多的展开分支，引入额外的发散量，当然这种做法，很快就会让计算量暴增，所以还需要进行“收敛”，通过同样包含随机性的判据，迅速“砍”掉大量无意义的分支。
表面上看，这一先发散、后收敛的做法，与向系统中引入随机变量，并无本质区别，实质上也可以粗糙的这样认为。
区别则在于，算法步骤中引入的变量，并非随机数，而是来自于初始状态库的一切既有知识。
那么就是在穷举吗，似乎是，只不过为了应对完全穷举的计算量暴涨，而必须在每一步进行判断、预计与猜测，将无意义的分支完全消除。
具体到某一个分支，其是否有意义，判断起来也并不容易，此外还要引入额外的随机性，将某些“看起来”无意义的分支，移入另一个线程继续追踪。
这一做法，能避免收敛策略错杀那些切实可行、却不符合既有知识体系的分支。
“敛散策略”的核心思想，是建立在传统计算机的运行之上，此外再加入“关联扰动”与“随机性”，利用这种方式，尝试让AI具备创造性、探索性思维。
这种体系，一开始在验证可行性时，需要的资源量并不太大。
但可想而知，倘若投入到实际运行中，这样的系统必然耗费巨大，哪怕只用来解决一些粗浅的问题，都需要比传统计算机更多的算力，当然，倘若其真能具备“强人工智能”的特质，巨大的投入也是值得的。
“强人工智能”的第一台实验机，所需算力，设计指标大约在1PFlops。
以今天的计算机技术水平，这种规模的算力并不难提供，不过，1PFlops算力能支持的思维、认知，可以达到多高的水平，仅从理论模型出发并无从得知，一切还要在初号机完成并上线运转一段时间后，才能得出结论。
按项目组的计划，从初号机开始，“强人工智能”就应该具备一定的自我演化能力，这种特质，也更接近于人脑的状态。
那么，假以时日，这样的机器能演化到什么状态，就更需要时间来给出答案。
自从掌控一个大区，直到今天，1495年才启动“强人工智能”的研发工作，这种进度怎么说也并不算快。
但在方然看来，情况还好，他并不认为所有大区的管理员都和自己一样，能够洞悉“强AI”定义的内在矛盾，继而认识到，以现有的科学技术水平，人类其实是可以研发出某种程度的自主AI，进而窥破“思维”、“认知”活动的奥秘。