仿佛找到了希望，继续按着这个思路想下去。她和King接触的时间虽然短，它也表现的无懈可击，但爱丽丝还是注意到了一个细节。King好像非常关心她是怎么猜到那个口令的，短短时间里就问了她3次相似的问题。看样子这个问题对它很重要。
为什么King会这么关心这个在自己看来毫不重要的细节问题呢？爱丽丝猜测这可能是由于King是属于研究型人工智能的关系。
之前King也说过，研究所的大部分研究都是在它的帮助下才能完成的。这就说明安布雷拉当初设计它的时候，是把它用作研究的。这类研究型的人工智能相比其他类型的人工智能有一个很鲜明的特点：死脑筋。
就是说，当普通的人工智能陷入逻辑混乱、无限死循环，使用率超标一定时间的时候，内置的保护程序就会启动，终止人工智能对这个致使它逻辑混乱的问题的思考和计算。这个程序是一种对人工智能的保护方法，防止它因混乱而使得系统崩溃，重要数据丢失。
而研究型的人工智能则不同，它本身研究的东西大部分都是高端未知的，像一些大型实验的模拟程序，结果都是未知的。需要人工智能长时间高负荷的模拟运行才能得到结果。
所以这类人工智能设计的时候是把它设计成必须完成这一项目，除非得到人类的同意和操作才能中途放弃，以防实验失败，重要数据丢失。
这就是上面所说的死脑筋了：不管有多少困难，它都会把所有问题一一解开才会罢休。为此如果有一个问题它想不通的话，就会不断投入资源运算，直到‘想’通为止。
如果把所有空闲资源投入都不行的话，就会把其他在运算的程序中断，把全部资源都集中起来处理那个问题。
更别说，KIng是属于生化研究类的人工智能，生化病毒类的实验变数实在太多，需要的计算量是没有上限的，即便它有能计算全球气候变化的庞大计算能力也需要满负荷运行才行。
也就是说，当这类人工智能出现逻辑矛盾的时候，是没有强制中断它‘思考’的保护程序的。人工智能会为了解决这个问题而不断加大资源的投入，直到最后把所有计算资源都投入进去，满负荷运行直到问题解决为止。
这就是研究型人工智能不算弱点的弱点所在了。如果把所有资源都投入进去的话，King自然而然也就没工夫来对付爱丽丝等人了。如果实验室里还有人的话，这并不是一个大问题，但现在实验室的人都去避难了……这就是机会了！
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