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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