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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