文明的传承

2021-01-22 10:59

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本文来自微信公众号:rct studio,题图来自电影《模仿游戏》

引言

18 世纪末,蒸汽机的发明与使用,引起了第一次科技革命。10 多年后,英国浪漫主义诗人雪莱(Percy Bysshe Shelley),写下了诗句:

My name is Ozymandias, king of kings:

Look on my works, ye Mighty, and despair

Nothing beside remains. Round the decay

Of that colossal wreck, boundless and bare

The lone and level sands stretch far away

Ozymandias 是古希腊人对古埃及法老拉美西斯二世的称呼。根据写作时间推测,雪莱写这首诗时,拉美西斯二世的雕像正要入驻大英博物馆。

作为一个充满自由思想的激进主义者,雪莱受到技术进步的影响,不仅写出了“功业盖物,强者折服”这样的感叹,也通过“废墟四周,唯余黄沙莽莽。寂寞荒凉,伸展四方”表达了对美好事物的追忆与缅怀。

这种情绪更多来源于一种失落感,技术的进步确实带来了越来越好的生活与世界,但由于文明的迭代与发展,真实世界中的物质终将回归尘土。

美好的事物在物理上会逐渐消散,但罗曼蒂克和人文主义的精神将会永远存在。

从距今 260 万到 150 万年前的古人类,到 17—18 世纪发生在欧洲的启蒙运动,再到近现代信息技术的不断突破,技术的进步始终是文明发展的核心动力。

人们学会了制作与使用工具,获得了理性之光,突破了数字的边界,开始逐渐解放虚拟世界的生产力,以更有效率的方式进行文明的延续和发展。

新土地的发现,给我们带来了生存空间与可利用资源的增加;新技术的发明,则提升了我们对资源的利用效率和空间的发现效率。

本文先是从信息的原始积累方式开始,讨论了信息的基础、传播的形式和有效的载体。然后我们将分析的视角拉长,从 1600 年开始,列出了对数字信息发展起到重要里程碑作用的理论突破与具体应用。(可略过第一部分,直接到第二部分查看发展时间轴)

在经历了 400 多年的科学进步后,这条数字信息发展的历史长河,不仅艰难地把人类带入了信息时代,也见证了文明的浪漫传承。

在感受到人类文明的倔强与伟大的同时,我们同样看到,计算机和通信技术的发展,先是突破了数字信息的边界,点燃了虚拟世界的星星之火,然后以燎原之势迅速地覆盖真实世界的每一个角落,并将其转化为数字信息,形成数字化的真实世界。这些结构化的数字信息会日益增加,也会孕育出新的需求、新的场景和新的交互方式。

我们在丈量真实世界的同时,也在创造一个更伟大而不朽的虚拟世界。

Do not go gentle into that good night.

Rage, rage against the dying of the light.

Dylan Thomas

Creation of Adam, Vatican Museums

一、信息的原始积累与传播

1. 语言构建了文明发展的信息基础

在《劳动在从猿到人转变过程中的作用》这部经典著作中,恩格斯认为语言的诞生来源于人类的集体劳动。在这个过程中,语言是在人们适应交际的过程中自然而然出现的,与其同时产生的还有人类的抽象思维。

不可否认的是,语言的产生的确与劳动有关,特别是集体劳动。集体劳动更加强调整体的一致性和协调性,这也为语言的创造提供了必要性。

与此同时,劳动中的细节不仅使得语言体系从发音方式到语法规则,变得更加的完整与明确,也为语言的产生提供了生物学和心理学的基础。

不过这一学说并没有解决语言发生的具体过程,因此对语言起源问题的解释还是不完备的。相对来说,从物种进化的角度来看,似乎会更加合理。

生物需要有一定程度的思维和智力水平,才能形成语意;也需要有一个完整的发音系统,才能发出清晰的语音。从考古学关于脑容量的研究中,我们可以推测,晚期智人可能已经具有了产生语言所需要的思维水平。

  • 距今 30 万年前,出现了第一个完全具备语言能力的物种:智人。他们具备较强的信息交流能力,以及成体系的技术、文化和社会结构;

  • 距今 4 万年前,大量洞穴艺术、衣物和祭祀仪式出现了,当时人类已经具有了必要的抽象思维;

  • 距今 1 万年前,人类开始从事农业生产;

  • 距今 5000 年前,古老的文字出现;

……

再往后就是我们所熟知的早期文明发展了。实际上,语言构建了文明发展的信息基础,而文字伴随着语言的使用进行传播,成为了人类社会步入文明阶段的标志之一。

它使得人们的抽象思维变得更加有逻辑,也改变了人们对知识和信息的储存和传播方式,进一步突出了社会的属性。

2. 文字图像增加了信息的传播形式

实验心理学家 Treicher 经过大量的实验后,认为在人类获取的信息中,83% 来自视觉,11% 来自听觉,3.5% 来自嗅觉,1.5% 来自触觉,还有 1% 来自味觉。也就是说,文字和图像(包括静图、动图、长短视频、游戏画面等)组成了我们当前获取信息体量的主要形式。

阿里研究院在一篇研究中提到,在人的一生中,大脑能够处理大约 173 G 的信息,而人们每天在网络上处理的信息量至少 5 G。照此推算,现代人每月从网络接受的信息量,远超过去人一生可以处理的信息量的总和。

现代信息技术最为显著的一点则是,增加了信息的储存容量和传播形式,同时提高了信息传播的速度和稳定性。1G 到 5G 技术的发展,也将文字和图像从静态且单一的形式,进化为可以实时交互的视频、直播和游戏体验。

同时,随着信息来源的多样化与丰富化,人的注意力分散到各个来源,而且关注的时间日益缩短。在平面媒体时代,消费者的注意力为 24 秒; 在电视媒体时代,消费者的注意力为 15 秒; 在互联网时代,消费者的注意力不超过 8 秒。

简单来说,这是一场硅基与碳基的对抗,4 位(碱基)与 2 位(计算机)的冲突。

人类大脑的信息处理方式,采用的是最少够用原则,生存是其第一目的,而不是学习。因此,当信息接收量与人脑初始功能背离时,就会产生注意力碎片化的现象。

为了提高传播效率,数字信息的载体就成为了关键的因素,这也隐含着人机的交互方式。技术的突破能使得信息数据以高频的方式出现在我们的生活中,同时也伴随着更快的交换速度和更多的信息体量。

计算机的体积变得越来越小,能够承载和传输的信息越来越多;同时,作为最直观的信息交互载体,屏幕、镜头等设备正在快速地覆盖真实物理世界的每一个角落。

二、数字边界的野蛮生长

1. 从摩擦起电到数字的世界

公元前 600 年左右,古希腊及西方第一个自然科学家和哲学家,米利都的泰勒斯就开始观察和研究静电现象。他发现用毛皮摩擦过的琥珀,能吸引一些轻小的东西。但那时候的人们无法解释这种现象,只好认为琥珀中存在一种特殊神力,并将其称为“电”。这个词就是从古希腊文的“琥珀”这个词演变而来。

1600 年,英国伊丽莎白女王的御医,威廉·吉尔伯特完成了物理学史上第一部系统式阐述磁学的著作,他用实验的方法,将探索自然与理论结合。随后在 1729 年,格雷发现了电可以传导的性质,16 年后,穆申布鲁克发明了莱顿瓶,这也是最早的电容,用来储存电力。到了 18 世纪晚期,库仑于 1785 年发表《电力定律》,这也是电学发展史上的第一个定量规律。

Miletus / William Gilbert / Musschenbroek / Coulomb

在 19 世纪早期,电磁学获得了如火如荼的发展。先是法拉第提出了“电磁感应现象”,发明了人类的首台发电机,为人类迈入电气时代打下了基础。几十年后,麦克斯韦又将电学、磁学与光学统一,这也标志着经典电磁学理论体系的形成。

这一系列电磁学知识的积累,在 19 世纪后期被逐渐地应用到产业中。1866 年,德国人西门子发明了世界上第一台工业用发电机,而同时期的特斯拉也提出了交流电系统,使得人们能够以更高的效率将电力传输到世界的任何一个地方。从此,电成为了现代生活的必需工具,也更是第二次工业革命的主要动力。

Faraday / Maxwell / Siemens / Tesla

时间来到 20 世纪,这是一个充满着混乱、激情与希望的时代。1901 年 12 月 12日,马可尼从英国发射无线电讯号,成功地穿越大西洋,到达加拿大的纽芬兰省。该次传播也使得无线电波跨越了 2100 英里的大西洋。

5 年后,“无线电之父”李·德富雷斯特研究出真空三极管,使无线电技术发生了根本性的变革,也将人们极速地推向电子的时代。

在冯诺伊曼完成计算机结构和二进制编码之前,在 1920—1930 年代,信息传输领域中最为重要发展,则是奈奎斯特和哈特利关于离散信息、连续信息和其他相关概念的提出与明确。

事实上,这些理论为香农完成《信息论》提供了必不可少的基础。

1933 年哥德尔正式发表了关于不完备定理的论文,这一理论使数学基础研究发生了划时代的变化。而图灵则是在 1936 年提出了图灵机的抽象装置和结构,代替了哥德尔的以通用算术为基础的形式语言,肯定了计算机实现的可能性和计算机的主要架构,成为了计算机世界的理论基石。

Nyquist / Hartley / Gödel / Turing

到了 1940—1950 年代,人们见证了半导体、计算机等科技的出现和崛起。

被称为“人工智能之父”的图灵又发布了两篇里程碑式的论文:Computing Machinery and Intelligence 与 Intelligent Machinery, A Heretical Theory,其中图灵第一次提出了人工智能的概念,并且图灵测试也一直被视为衡量我们追求机器智能的基本标准。

如果说,图灵给计算机赋予了灵魂,那么冯诺伊曼则是将躯体带给了计算机。

1945年,“计算机之父”冯诺伊曼在一份名叫《EDVAC 报告书的第一份草案》中明确了计算机结构、二进制编码、存储程序与程序控制,这一卓越的思想为电子计算机的逻辑结构设计奠定了基础,已成为计算机设计的基本原则之一。

在这段时间里,晶体管也于 1947 年诞生在贝尔实验室中;而仅仅十多年后,集成电路也出现了。直到现在,大量晶体管、二极管、电阻、电容等电子原件都可以通过集成电路的方式进行组合,并展现出惊人的效果。

20 世纪 50 年代之后,由于基本的电力供给、输送得到了保障,计算机的基础结构被定义,数据通信的规则被确定,通往数字世界的钥匙被人类打造出来了。

而在之后的时间里,人们做的技术突破更多是在如何将通过数字世界之路打造地更加宽敞、运行地更加快速、如何在数字世界里的内容创造更多信息以及处于数字世界底层的一些基础设施的搭建。

最初制造出来的计算机效率不高,难以满足人类日益增长的通信需求。于是,人们期待出现一种全新的交换处理方式。

贝尔实验室在 1968 年推出全球第一个移动蜂窝电话系统,也称为先进移动电话系统。更大的信息传输和通道,配合同时期出现的芯片、储存、屏幕等组件以及对应的图像技术,最早的移动通信设备就自然地出现了。

1G 使用的是模拟通信技术,信息容量低,信号不稳定,数据传输质量也不高。在 80 年代后期,随着大规模集成电路和数字信号等技术的逐渐发展,人们开始研究数字通信的转型。

随着通信领域技术的不断突破,在 2G 崛起之前的这一时期,互联网爆发了。1980 年代,计算机和网络技术的相关理论逐渐完善,无论是技术本身还是产业应用都获得了肉眼可见般的蓬勃发展,并最终催生出强大的互联网。

这也相应地带来了计算机之间的数据通信需求呈爆炸式增长。

80—90 年代,通信技术的重点发展方向,就是从模拟信号到数字信号,从语音到多媒体。这也直接加速了 2G 技术的发展,并于 1990 年欧洲电信标准协会发布了全球移动通信系统标准。

到了 2000 年,国际电信联盟发布了第三代移动通信标准。3G 技术可以满足基本的多媒体业务需求,有着更大的信息容量和更快速的信息传输速度。

这时,以 iPhone 为代表的智能手机冲击了以 Nokia 为代表的传统移动终端,我们能将身边的世界和信息更有效率地通过移动设备传输到数字网络中,并进行信息的传递与交换。

经过几年的发展,通信技术的发展又得到进一步的加速,国际电信联盟又在 2008 年指定了用于 4G 通信标准的一系列要求,并在十年后的 2017 年,3GPP 正式进行了 5G NR 首发版本的冻结与发布,这也标志着第五代通信技术步入了应用阶段。

当然,这是以数字通信为视角的信息与数字化进程的发展,包含了电与磁、有线与无线通信、交换机(机械、半电子、电子)、硬件(半导体、芯片、内存等)、软件系统与应用等。除此之外,ABC 技术(AI, Big Data, Cloud)同样在不断进行中的科技革命里获得了飞速且惊人的发展。

1950 年,在一篇名为《计算机器与智能》论文中,图灵第一次提出“人工智能”的概念,这也正式拉开了人类对于智能本质的探索与创造。之后的几十年,人工智能领域的发展并不是很顺利,大多停留在实验室阶段。

直到 2010 年以来,从 3G 到 4G 的通信技术发展,让人们一下子能获得比过去大得多的数据量和算力的支持,同时人们也找到了新的机器学习算法(特别是深度学习),配合日益增加的数据量和场景,进一步地促进了人工智能的再次爆发。

目前来看,在计算机视觉、自然语言处理等领域中,深度学习的表现效果会优于传统的机器学习方法,但这并不是机器学习的终点。

监督学习和无监督学都需要提前准备数据样本,只不过一个需要人工标注另一个不需要,然后再进行训练,从而尽可能让机器学习在人类语境下的数据所对应的知识。

如果按照“真正智能”的标准去看待,反而不如强化学习更有魅力,因为至少强化学习看起来更像是让智能体真正地“学会如何去学习”。

在强化学习中,最简单的方法则是 Q-learning,它包含了两个部分, 一个是 agent 通过持续地对环境中的某个状态建立认知 ,另一个则是根据这个认知,做出当下和未来一段时间内的最优决策。

如果我们把人看作理性和感性的结合体,那么强化学习和人脑学习如何决策的原理,其实非常类似。

无论是 Deepmind 的 AlphaGo 还是 OpenAI 的 OpenAI Five,这些使用强化学习的技术的应用事实上都是“纯粹理性”的表现,因为智能体的目标只有输赢。他们的各种表现也确实证明了深度强化学习在算力支持下,能够有超出人类知识范围的理解。

事实上,休谟在《人性论》中曾说过“理性是且只应当是激情的奴隶”;丹尼尔.卡尼曼也有类似的观点“在很多情况下,人都不是理性的,偏见是人与生俱来的缺陷”。

正因为人们大多都生活在情绪而不是理性之中,而情绪也许正是某种藏在基因或者过往经历中的一种特殊因素,从而影响我们的决策。

从人性的角度来看,如何才能在“纯粹理性”的基础上实现或者模拟出“感性”的这部分,是强化学习这种技术在未来会探索的方向。

由此,机器将会受到多个目标的同时影响,这些目标不仅仅是赢或输,而更多会以“性格、人格、爱好”等参数来体现,从而共同模拟人性中的闪光时刻。如果真的做到这一点了,图灵在 1950 年提出的问题可能就自然有答案了。

当然,这是一个非常漫长的过程,人工智能的发展少不了大数据和云计算的支持。

随着通信速度的增加、信息容量的剧增,Google 在 2004 年发布的三篇殿堂级论文,分别对应着 Google FS、MapReduce 和 BigTable 这三驾马车,它们共同组成了分布式文件系统、分布式计算框架和更高效的数据库系统,从而正式引爆了大数据的时代。

Amazon 在 2005 年发布了 Amazon Web Services 云计算平台,Google 也在2006年发布了 Hadoop,实现海量数据的存储和计算。在这之后,越来越多的技术和软件不断地出现,持续地优化云技术和大数据的运行效率。

随着通信技术的发展,在 2015 年卡耐基梅隆大学提出开放边缘计算计划(OEC),同时欧洲电信标准化协会也发表关于移动边缘计算的白皮书,提出多接入边缘计算。

信息和数字技术的出现,使得我们有能力将真实世界的信息进行数字化处理,在真实的物理世界中,会有越来越多、越来越深的数据信息能够被传输到虚拟世界中。

这也有另外一种称谓:数字孪生。

我们需要将更多的物体、事件等的信息,以更高效的方式进行获取、处理和交互,于是中心化的云计算将会面临巨大的压力。

由此诞生的边缘计算,则是将数据的处理、应用程序的运行甚至一些功能服务的实现,由网络中心下放到网络边缘的节点上,促进物联网(IoT)的形成。

雷蒙德·库兹韦尔在奇点理论中认为,科技发展进入了下半局,奇点正在靠近。新技术的发现越来越依赖于原有技术的发展基础,单一技术的爆发越来越难以出现,而整体性的技术涌现将会成为大趋势,每项技术都将成为新技术中的一个节点。

未来科技的发展,不仅依赖于某一个领域和行业的力量,也同样需要所有被数字边界所连接起来的个体、组织和环境的共同前行。

在不断的探索与创造外部世界时,人们也在不断地尝试将信息技术和生物技术结合,将自己的身体和数据连接。

事实上,生物的 DNA 、神经之间化学物质的传递也是一种信息,在将其数字化的过程中,我们能更有效地理解生命信息的规律,从而在微观层面影响人类的生存与繁衍。

由于本文讨论的重点更多在于人类自身以外的世界,在这里和下面的列表中,就不过多对生物科学领域的信息发展做过多的描述了。

2. 数字信息发展的历史长河

我们以信息发展的角度,选择从 1600 年开始到今天的这段时间范围,整理和数字信息技术相关的理论和应用发展情况,并尝试将重要的里程碑和事件列出。

事实上,每一次新理论的突破与新应用的创造,都是人类文明史上的重要一环。但由于篇幅原因,我们无法将其全部列出,从而选取了一些在数字信息的发展历史上,具有更重要、更本质的事件,以里程碑的形式呈现。

历史的前进不会停下,技术的进步也会在未来持续发生。而科技发展的背后,其实是人性的光辉在驱动着我们的好奇心和使命感,激励着我们不断探索未知与创造未来。

我们也相信,随着各领域的技术突破,数字的边界将会进一步地覆盖真实的物理世界,一方面获取原来无法接触的信息,另一方面也在虚拟世界中开启大航海时代,去创造新的虚拟大陆海岸线,释放无限的创造力。

三、重构数字边界与场景

1. 新信息成为新需求的温床

通信技术的每一次革命都将产生巨大的信息量,新技术能够将真实世界的物体和对象进一步的数字化,也能在虚拟世界中加速原生信息的生成与扩张。

在此基础上,随着结构化数据信息的体量增加,配合 AI 的学习和模拟,将会在新的场景中诞生新的信息,并随之带来产生新需求和新的交互方式。

在数字边界的加速覆盖中,真实世界将变得越来越智能,虚拟世界也会产生非常智能化的内容生产方式,从而促进原生数字需求的出现。

5G 信号可以被转化为 WiFi、蓝牙、ZigBee 等各种局域网信号,从而满足不同设备的连接要求。在渠道端进行各种设备的联动、控制与计算,同时结合 AI 算法和云端实时交互,实现智能的生活场景。

在云、5G 和物联网技术的加持下,多媒体会进化成“云媒体”,从而将内容的生产、投放、迭代等流程搬到云端,对不同的终端进行统一调度和管理,实现多种形式媒体信息的实时互动和迭代,充分调度一切终端设备,并连接不同的场景。

在云端的算法能够实时地控制和产生内容,传输回终端场景实现智能化交互,比如出行、家居、直播、游戏等场景。

用户能够打破次元壁,重新定义这些场景下的需求,加深内容的交互程度,逐渐地实现去 App 化和去中心化。从而在任何场景和设备中,用户都能无缝地衔接与切换,真正地身处智能数字世界中进行体验与生活。

随着大数据、 AI 、算力的进一步发展,以人为中心的全自动化场景交互将会出现,摆脱终端设备对人和场景的约束。

在未来,半导体的材料技术的突破可以把生活中的各种物体联入互联网,未来的家居、办公、商场等场景的建筑材料、装饰道具等都能实时连接到数字网络中。

由于到处都是通信的终端,终端的概念反而会逐渐消失,被数字边界所替代。不同的用户将会获得个性化智能体验,达到以人为中心的自然化的智能交互与场景化的智能生活。

2. 丈量真实世界 & 开拓虚拟世界

信息技术发展到今天,数字的边界已经覆盖了我们生活中的大部分的场景,我们在网络中的一举一动都以结构化数据的方式留存在虚拟世界中。

站在信息传递的角度来看,图像和文字都可以代表人们对于真实世界和虚拟世界的表达。

随着各种信息技术的突破和发展,在虚拟世界中,最早的视觉信息是通过代码、文字的方式呈现的,后来才出现了图像、视觉等技术,并逐渐地在虚拟世界还原真实世界的信息。

今天,我们可以与虚拟世界中的内容进行实时互动;而未来,我们将以更直接的方式,感触到虚拟世界中跳动的数据和流动的信息。

同时,技术的发展正在驱动虚拟和真实世界的数字边界发生变化,这也带来了我们与数字世界交互方式的更新与迭代。

简单来说,人类的感官决定了我们认知和感受数字信息的方式,因此我们需要不同的工具作为感官和信息之间的交互桥梁。

在这些边界中,电子屏幕是当前我们接受视觉信息的必不可少条件,而键盘、鼠标、耳机等工具,则是通过触觉、听觉等方式,与视觉信息传递进行同步响应。

如果想要以更加沉浸的方式体验或感知数字世界的存在与运行,除了科幻作品中的意识上传,则需要将机械的交互和人类神经的交互连在一起,让神经元能直接理解机器的工作方式,从而更加沉浸和真实地感知虚拟内容。

来源于《攻克机动队》

虽然这仅是一种猜想,但按照数字信息的发展逻辑来看,当数字边界逐渐地覆盖外部的物理世界,真实世界就剩下位于人体内部的信息可以被数字化了。

严格来说,目前在生命科学领域,除了和神经、激素、感知相关的信息,其他的信息甚至包括 DNA 都已经可以初步地被转化成数字信息,在很多领域上有了实际的应用。

我们相信,正如人类历史长河中的那些科学家和企业家不断地提出创新的理论和框架,推动了文明的发展与前进;未来的人们能够加速地突破人类所受到的物理限制。

人们不仅能创造原生虚拟的世界,也能够真正地搭建起神经和机器之间桥梁,解放人类的感官,步入智能文明的时代。

写在最后

从古希腊哲学家泰勒斯到如今的人工智能、量子计算机、脑机接口等,人类使用世界的力量探索与理解世界,然后又反过来尝试改变世界,甚至创造另一个世界。

在真实的生活中,我们不断地思考自己与世界的关系;而在数字的空间中,我们则像看我们自己一样,观察与影响那些原生虚拟生物的生存和繁衍。

当然这只是一种猜想,人类的数字时代才刚刚开启,我们对未来的文明发展充满了希望与信心。

作为碳基物种的人类很脆弱,没有坚硬的躯壳、没有永恒的生命、有欲望、会嫉妒、会妄想、甚至无法做到绝对的理性思考与决策。

但人性的力量始终驱使着我们追求真诚、善良与美好,在敬畏自然的同时,怀着无尽的好奇心探索这个世界。

正如 Gustave 在《布达佩斯大饭店》中所说:

在野蛮的战场上,

还是有些许文明的微光存在,

这就是人性。

也许在未来,机器能感受到人类成长中的每一次痛苦和难过,而在其缓解后,这些情感又会带来对生命和世界的千倍热爱与渴望。

来源于《布达佩斯大饭店》

参考文献&资料

Anderson, W., 2014. The Grand Budapest Hotel. Faber & Faber.

Assmann, J., 2011. Cultural memory and early civilization: Writing, remembrance, and political imagination. Cambridge University Press.

Bosworth, B., 2003. The Gentics of Civilization: An Empirical Classification of Civilizations Based on Writing Systems. Comparative Civilizations Review, 49(49), p.3.

Engels, F., 1950. The part played by labour in the transition from ape to man.

Hume, D., 2003. A treatise of human nature. Courier Corporation.

Shannon, C.E., 1948. A mathematical theory of communication. The Bell system technical journal, 27(3), pp.379-423.

Shelley, P.B., 1992. Ozymandias. James L. Weil.

Thomas, D., 2014. Do Not Go Gentle into ThatGood Night. The Collected Poems of Dylan Thomas (New York: New Directions, 1953), p.128.

Von Neumann, J., 1993. First Draft of a Report on the EDVAC. IEEE Annals of the History of Computing, 15(4), pp.27-75.

阿里研究院, 2019,《解构与重组:开启智能经济》

本文来自微信公众号:rct studio

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