莫回索性将无线路由关闭🍧，结果现极本上网完全不受影响♈，只要输入网址🐄，极本就能正常访问互联网✒，一切都像是正常的一样⛪，只不过最不正常的是它根本不需要接入设备👍，甚至在屏蔽实验室里都一切如常🌦。???????笔趣阁ｗ?ｗ?ｗ?．?ｂｉ?ｑ?ｕ?ｇｅ．ｃｎ

莫回输入天网服务器的Ip地址🎂，极本顺利链接到服务器上✊，所有文件调用正常🎈，各种指令执行正常🌫。

莫回感觉极本还有很多未知的秘密等待他的挖掘🐫。

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数字世界的框架很快搭建完成➰，世界的基础就是数字纽约✳，里面已经入驻将近两千万人👁，这两千万人实际上都是数字人🎋。

这些数字人基本上与现实的人一一对应🏟，但是这些数字人入驻之后不过是一个个枯燥的数字人模型🐳，它们与对应人的外形虽然高度相似➿，但是目前显得非常的呆板🌱。

数字人建模完成了🐪，只不过是给某个现实人配了一个数字人模型而已🌻，做到这一步其实还无法体现出数字世界的价值来⏬。

接下来莫回需要给数字人添加“人”的属性🐉，让它从一个数字模型➗，变成一个有血有肉👀，可以模拟现实人行为的这个带“人性”的数字模型🎞。

想要做到这一点有很多工作需要做👟，先要做的一点是理顺社会关系网络👯，将每个数字人置于一个社交网格中🌥，然后标定他们相互之间的人际关系➕。

比如tom和jerry是大学同学🍕，那么在数字世界中🍇，就需要将他们所有的同班同学全部标定出来🈶，建立联系👱。

同样的🎛，tom如果11年到13年在谷歌的市场部工作🏭，那么他那个时期的同时也需要标定出来🌅，tom的邻居🆙，tom的父母🐙，等等这些主要的社交链接都需要标定出来♏。

为了搭建这个社交网络结构⏩，莫回专门引入深度学习技术👢，这个技术拥有一定的自主学习能力✖，在学习中能够具备一定的智能性🐬，这个技术正好可以帮助莫回来解决数据解析的问题🌷。

有了分析技术🍧，莫回还需要数据源🍫，用来标定每个人的主体社交联结🍼，这个主体社交联结是指那些比较容易能够观察到的⭕，显性的社会关系🌚，比如亲戚关系🐱、邻居关系🍕、同学关系🎡、同事关系🎤，这些关系基本上很难造假和模糊🍠，比较容易定义🍵。

为了获得这部分主体社交联结数据🎼，莫回通过上帝之手的力量🍻，调来了美国主要的几个招聘网站的简历库👙，其中1inkedin的数据就具备这种社交网络的雏形✉。

简历上的数据都是能互相印证和排错的🏥，你的简历可以造假♏，但是你的社交联结很难造假🎬。

有了美国主要招聘网站的简历库🍮，数据人的社交网络的主体框架就搭建出来了🐴，但是每个人除了那些主体社交关系之外⛔，还存在很多其他的社交关系☕，比如网友👎、比如脸书上加的好友🌭，比如客户关系🎰，比如工作中认识的朋友🎇，比如参加各类party认识的朋友👏，比如参加各类社团认识的朋友🐠。

这类关系是很难出现在简历🏠、档案🌚、法律记录中的🍓，而这部分关系占比还偏偏很高🍚，这同样需要找到合适的数据源👲。

按照数据统计🎇，一个人一生中大概能认识4ooo人左右🏁，这个认识通常是指你能记住他的长相🌏，知道他的名字✨，与他交谈过🌤，并且你们的关系是相互的🏯，他也同样认识你🍏。

这4ooo人出现在人生的各个时期🈷，他们通常是你的各个阶段的同学🍆、邻居🌞、同事⚡。

这些人基本上只出现在你人生中的某一阶段🈚，然后随着你年龄的增长🏍，他们都会被逐渐忘却♌。

如果你是个2o多岁的人👤，那么你现在应该已经记不得几个小学同学的名字了🐷，而他们的长相你也需要花很长时间进行回忆了✈。

如果你是个3o岁的人🎏，那么你的初中同学差不多也开始步入淡忘的阶段🌟。

以此类推🐲，人对于十年前的关系已经大部分忘却了🌺，就算是5年前的关系也忘却了相当部分👃。

我们日常能够记住的人👜，基本上维持在3oo个左右⌚，这3oo人是日常经常接触的✖，现在能够记起来他们长相的🍉。

随着接触频率的降低🐲，以及生活距离的拉大🍬，这些人中必定也有相当一部分慢慢淡出你的记忆🎍。

莫回现在需要做的事情就是将这4ooo个人找出来👓，给数字人赋值🍷，让他们在数字世界里建立相互之间的社交联结🎀。

除此之外🏸，莫回还需要给这些社交联结赋值🆙，比如哪个人具体是什么性质的关系🎗，相互影响度如何？关系的亲密度如何？

这些也是非常关键的信息✈，就是说莫回需要把每个人日常生活中常接触的那3oo个人找出来👞，建立准确的关系定义🏾。

这部分数据就是不是一份薄薄的简历能够搞定的了🍤，这些只能从个人的大数据中找了🍾，好在通用利用轨迹2.o已经将这些数据渠道打通🐿，莫回只需要调用就好了🐫。

除了各种公共信息之外🏍，莫回还能拿到用户在各大网站上的**数据🐷，将所有这些数据汇集起来✍，利用深度学习软件进行大范围筛选和比较🏏。

比如a和B认识🏽，就可以用深度学习技术👢，分析a和B的所有网络信息记录🌎，从多个角度定义他们之间的关系🎇，甚至还可以辅助视频监控记录⚪，通过分析两人见面时的表情和肢体语言🍓，进行对应的心理分析🆗，以便更加准确的定义两人之间的关系❄。

因为很多资料都是现成的♟，所以分析度很快❎，极本的级性能在这种大范围高密度数据面前充分挥着作用🌭。

所有这些数据唯一的障碍就是传输度和调取度➗，很多数据都沉淀在各个运营商机房的磁盘阵列深处🏜，这都需要一点点调取出来➿。

好在极本比较给力🎒，让莫回在神不知鬼不觉中🎎，悄悄完成了这项浩繁的工作🏢。(未完待续🐫。)

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