黑客传说-第129部分
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了！”
“……我知道了，我会好好谢谢她的。”
这几天，许毅都没有出门，因为这件事还火热着，他并不想让别人把焦点转移到自己身上来，还是先等风声过去再说。
沈立文到底在开发什么？他是由于什么原因而回国？许毅现在很想知道整件事的来龙去脉。于是，他便开始详细地调查起沈立文教授的资料来。
调查的途径自然是通过入侵美国中央情报局的数据库，那个数据库中肯定有沈立文教授的记录。许毅以前就入侵过这个数据库，不过这次再次进行入侵时却发现上次利用地那个方法已经行不通了，对方注意到了这个系统缺陷，已经将补丁打上了。于是。许毅换了另一种方法。可是又发现行不通。许毅惊讶地发现，这个系统的安全性能大大地提高了。
美国政舟国防部发言人称，这次，有黑客完全控制了国防部的网络系统，并且还进行了破坏，说这次入侵可能是这个系统存在有史以来被黑客控制得最完全的一次……许毅从这些信息中看出来点东西，那就是配合沈教授的逃亡。有不止一个的技术高超的黑客在暗中协助。
那些黑客是来自中国地吗？许毅并不能肯定。
方法总是有的，正所谓‘条条大路通罗马“，取得系统root走权限的手法也不只一种，许毅很快便搞定这个再次加固了的网络系统，他顺利地找到了熟悉的数据库，不过这个数据库是外围的一个数据库。里面地数据其实是半公开性质的，也就是说外围人员都可以连上这十数据库查询货科。许毅用沈教授的英文名宇查询了一下，没找到什么有用的资科，里面只简单介绍了一下沈教授的生平以及他在麻省理工任教的一些基本情况，这些信息基本上是对外公开的。
许毅现在要做地事情就是守株待兔，也就说等着用户来登陆这个系统，然后顺着他的连接入侵他的个人计算机。看他是否在国防部的内部网络中，如果是，则他就是许毅的猎物了。由于登陆内部那个数据库系统需要连续输入几次密码，而且每次密码的长定还不能低于八位且各不相同，所以很多人觉得非常麻烦，通常情况下，他们都选择直将查找外部的那个数据库，只有实在找不到相关资科这才会登陆那个系统。这点，许毅早就摸清楚了。他以前入侵了一台机器，那个人就直接把自已的密码保存在一个txt文件中，用的时候直接复制黏贴了，连输入都省了。
断断续续地等了两天，许教终于等到了这么一个符合条件地人。许毅控制了他的系统。然后监视了他的桌面和键盘，慢慢地观察了他很长时间，许毅发现，这个人好像是个负贵情报整理的人员，他没天需要多次登陆系统，然后对里面的资斜进行整理、增删。
显然，这个家伙是理想中地肉鸡。许毅观察了他很长的一段时间，摸清楚了他工作和吃饭、休息的规律，然后在他离开的时候，许毅便开始远程控制他的电脑登陆内部情报数据库，搜索了有关沈立文教授的相关资料。
这次返回的搜索结果很多，许毅我到了他要的情报。然后许毅再搜索了一下有关凯文米特尼克的资科，因为上次他听一个黑客说，凯文现在在为美国政府服务，而且，刚刚他也看到电脑的主人好像也更新了一下凯文的资料，由于他的速度很快，许毅并没有看清楚到底加了什么内容。将得到的资料下载到本地之后，许毅断开了目柱系统的连接，当然，再此之前他没有忘记将脚印清扫完毕，连那个监控程序他都删除了。
“沈立文，男，1956年9月出生于……”
这份情报显然是刚州更新过，连这次他的出逃情报都有，也省得许毅再去调查。从情报中可以看出，美国政府对沈教授还是非常看重的，这主要是和他做出了不少科研成果有关。由于他是华裔，美国政府还担心他偷偷地给中国传送绝密资科，所以对他的监控也外常严密。由于沈教授一直以来都非常配合，也从来没有表现出任何想要离开的情绪，所以久而久之，监控人员便有了一些松懈，导致这次他们一举逃离成功。
接着，许毅又看了凯文的情报，他发现，网络上流传的凯文的事迹果然是被夸大了的，而且其中好几件具有传奇色彩的事例都没有记录，也不知道是不是情报人员故意遗漏的。凯文最后被捕之后的半年之后他就被美国政府招安了，FBI提出的条件是，专门成立一个安全小组，由他带领，专门负责打击黑客犯罪。基本上离不开电脑的凯文妥协了，于是，QNSG小组成立，里面的成员都是他亲手挑选的。
许毅这时也才意识到，原来在五角大楼多次和他较量的是这个QNSG小组。由凯文带领，实力的确不错。
许毅已经看到了最近添加的那条信息。
“hackerhunter？”许毅看到了这样一个组合词汇，“黑客猎人？”从字面上看，的确是这个意恩。资科中显示，凯文最近参加了一个代号名位“hackerhunter”的行动。至于具体是什么行动，资料中并没有任何交待。
黑客猎人，黑客猎人……难道美国政府要开始针对黑客采取什么行动？许毅寻思着。这种可能确实存在，毕竟这次沈教授的成功逃脱，黑客在其中起到了重要作用，另外，有人还赤裸裸的将国防部内部的网络系统弄瘫痪了。这已经可以算是非常严重的“恐怖事件”了，按照美国人的习性，他们肯定不会就此罢休。他们很可能来取“杀一儆百，以儆数尤”的做法。
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在完成对国防部网络系统的测试之后，凯文又接到了上级的指示，正是代号为“hackerhunter”的任务。整个任务分成两部分，第一部分是让凯文最近极力配会FBI、CIA以及国家安全部的反黑行动，最近要给一些黑客组织来一次“严打”。第二部分则是要凯文去担任“黑客猎人”的教练，为美国政府培养优秀的反黑人员，将来成立一个专门的部门，他们ANSG小组也会并入那个部门。
“黑客猎人……”凯文内心苦笑一声，心道自已这些年来所扮演的不正是一十这样的角色么？还真是够形象啊！
上面吩咐下来的事情是必须做的，这是命今，来不得半点折扣。虽然，凯文心中极其不情愿做这份工作，但他也非常无奈。唯一能够让他安慰的是他能够在工作中见识到各种各样的黑客高手，体验各种各样的攻防手段。
政府做事往往只注重结果而不讲究中间的其体过程，所以作多时候都是不择手段。就如同当年抓捕凯文的时候一样，他们利用内线来诱捕他。凯文相信，这次的反黑行动估计也差不多，和他们一起共事，他还真有些不习惯。
想起来，凯文心中倒是非常羡慕中国的许毅，那个人显然要比自己成熟多了，到目前为止，他还可以随心所欲地做着自己想做的事情，还可以继续到MIT充电……曾几何时，凯文也为自己的‘世界头号黑客“这个虚名而沾沾自喜，自鸣得意，但现在，他早就看透了，这些虚名带给他的没有任何实惠，只有实实在在的好处才是最真实的。背着这么个名头还真够累的！
第三卷 第167章 让众教授头疼的中国学生
几天之后，许毅开始正常上学，他现在基本上是自学，只有几个他认为比较好的老师的课才会挑着去听一听，不然绝大多数时间他都在图书馆中度过。现在，沈立文教授的基本纯理论的书籍许毅已经看了不下两编，那些高干以比较复杂运算的也反复研读，总体说来，他已经将自己的基础打好了。他现在在学习各种人工智能学派的观点，博而不精，追求的是一个大致了解，重点学习的只是沈立文教授的有关理论而已。
当然，基础是少不了的，许毅是在把基础打好之后才进行这些学习活动。
阅读，思考，然后自己通过编程验证，这就是许毅一般的学习过程。许毅还学习了两种专门用来进行人工智能编程的语言，即表处理语言LISP和PROLOG。
LISP语言是1960年J。麦卡锡在递归函数论基础上首先设计出来的，后来几乎成为了人工智能的代名词，研究人工智能的人基本上都知道这种语言。它和后来由英国伦敦大学的青年学生柯瓦连斯基（R。KouraIiski）提出、由法国马赛大学的考尔麦劳厄（A。CoImenauen）所领导的研究小组于1973年首先实现的逻辑式语言PROLOG（PROgnamminginLOGic）并称为人工智能的两大语言，对人工智能的发展起了十分深远的影响。
编程是许毅的强项，所以往往当他学到一种新的理论的时候，他首先就会尝试着自己能不能将这个种思想融合到编程当中去。这样导致的直接结果是他的决斗士的战斗力持续上升，上周末，终于在一次对决中第一次取得胜利，赢了最高级版地那个selina。虽然好景不长，selina的战斗力又突然提升了一个档次，XYZ很快就败阵下来，但许毅并不感到灰心。反而很高兴，因为自己通过学习人工智能方面的理论知识并成功地将其中的一些理论应用到了程序当中。另外，对于selina的成长放毅也并不奇怪，毕竟，时间已经过了这么久，它不可能一点进步都没有。
学习人工智能就不得不提到一个人——阿兰。图灵。在计算机领域，有一个可比诺贝尔将的奖项，那就是“图灵奖”。图灵是“人工智能之父”，也是“计算机之父”。他一生充满着未解之谜，他就象上天派往下界的神祗，匆匆而来，又匆匆而去，为人间留下了智慧，留下了深邃的思想，简直要认为图灵也和他一样。是一个从未来重生的。在计算机领域，有着很多和他有关的专业名词，如“图灵机”、“图灵测试”、“图灵停机”等等，所有的这些都是他提出来的可以让后人研究N年的理论。在真正的计算机还没有发明的时代，他就已经在思考“机器能否思维”这个问题了……现在，人工智能研究还是建立在他地理论基础之上，他提出的那些理论被大家奉为真理。
“他肯定是转世重生的！”许毅看完他的传记之后，最终还是得到了这么一个结论。
研究了这么久的理论之后。许毅发现，这些学派好像有个共同的特点——那就是一直在研究人类智能的某一个局部领域的智能，即将人类地智能细分了，他们的侧重点各不相同。脸部识别，声音识别，自然语言理解、人工神经网络……也就是说。并没有一个哪一个分支在从整体上来研究人工智能。
就这个问题，许毅咨询了有关MIT的人工智能方面的专家赫伯特教授，同沈立文教授一样，赫伯特也是MIT人工智能实验室的权威之一，他地主要研究领域是人工神经网络。
赫伯特教授回答说：“这是因为所有的研究都是从简单到复杂的，这样符合人类人是自然界的规律……”
许毅当时问：“我们怎么确定将人类的智能细分之后简单的呢？或许，细分之后反而变得复杂了也说不定。拿化学和物理来作比方。我们都是从宏观再到微观的，首先是整体考虑其特征，最后才进一步认识到物质地微观结构，他们各有自己的规律，并不妨碍人类去认知。”
“……这根本是两码事，不能混为一谈。”教授说。
许毅不死心。继续追问：“那我就不说别的领域的例子，就直接说人工神经网络。神经网络够复杂了吧，我们现在这样进入微观结构了吗？�
