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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