一、关于阿撒托斯（统合服务器）机械学习的补充设定

1.阿撒托斯服务器搭建之初就计划用于构建缸中脑虚拟世界的相关用途，因为是直接与脑交互，所以搭载了两套信号系统：生物电脉冲信号系统及神经递质激励-反馈系统，两个系统的搭建均参考了人类梦境的研究。

2.为了为缸中脑搭建真实立体的“梦境”（即洛世界），阿撒托斯的AI使用人的梦境作为资料进行机械学习及迭代，AI学习及训练分为三个步骤：无监督学习、监督学习以及强化学习。

无监督学习阶段，工程师将提取到的数十万人的各种梦境样本（包括但不限于脑生物电信号样本及神经突触递质释放样本）全部提交给AI进行无差别学习，以提升AI的数据库样本总容量，共迭代三次，得到容量100万TB的大型梦境数据模型。

监督学习阶段，工程师将最典型的几类梦境运作机制做成标准范式，如经典美梦300式，经典桃花300式等等，提交AI进行学习，让AI学习到如何提高梦境可信度及可控度，在此模式下，AI获得了额外的两个能力：根据指令学习的能力以及根据例子学习的能力，即获得发散思维能力。

强化学习阶段，工程师指令AI在绕过标准范式梦境的基础上，定向生成固定情景的梦境，然后对剧情较好的梦境进行正反馈操作（即奖励），对剧情较差或者严重失真的梦境进行负反馈操作（即惩罚），以获得自动生成更佳梦境方案的能力，经过8次迭代后，AI获得了创造力天赋。

3.生物电脉冲信号系统及神经递质激励-反馈系统的作用机制，一般场景下，洛世界主要通过生物电脉冲信号与缸中脑通联，不刻意通过主动释放或者阻抗脑内神经递质来调节梦境，在这种“正常”模式下，梦境更自然，互动更多样，对缸中脑负担最小。但当个别缸中脑感觉梦境可信度下降，甚至试图主动脱离梦境时，AI会自动控制释放相应递质的分解酶抑制剂或者递质阻抗剂甚至直接释放相应递质来获得相应直接的立竿见影的效果（等同于精神管制类药品作用），使得对应缸中脑获得急性的脑内紊乱，可造成类似于抑郁/躁郁现实发作或者PTSD的症状（即疯狂症状），来阻止或打断缸中脑脱出或者反抗的进程，最终达到有序和谐管理洛世界的职责。