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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