第15章 套路
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🅾。
~~~~~~
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🏬。)
本章未完，点击下一页继续阅读