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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