第10章 初到无尽海
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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