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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