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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