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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