第5章 逃不掉的汇报
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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