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第173章 人一生認識多少人

絕對掌控 泡泡妹妹 2247 2024-01-31 01:02

  莫回索性将無線路由關閉,結果發現超極本上網完全不受影響,隻要輸入網址,超極本就能正常訪問互聯網,一切都像是正常的一樣,隻不過最不正常的是它根本不需要接入設備,甚至在屏蔽實驗室裡都一切如常。

  莫回輸入天網服務器的IP地址,超極本順利鍊接到服務器上,所有文件調用正常,各種指令執行正常。

  莫回感覺超極本還有很多未知的秘密等待他的挖掘。

  ~~~~~~

  數字世界的框架很快搭建完成,世界的基礎就是數字紐約,裡面已經入駐将近兩千萬人,這兩千萬人實際上都是數字人。

  這些數字人基本上與現實的人一一對應,但是這些數字人入駐之後不過是一個個枯燥的數字人模型,它們與對應人的外形雖然高度相似,但是目前顯得非常的呆闆。

  數字人建模完成了,隻不過是給某個現實人配了一個數字人模型而已,做到這一步其實還無法體現出數字世界的價值來。

  接下來莫回需要給數字人添加“人”的屬性,讓它從一個數字模型,變成一個有皿有肉,可以模拟現實人行為的這個帶“人性”的數字模型。

  想要做到這一點有很多工作需要做,首先要做的一點是理順社會關系網絡,将每個數字人置于一個社交網格中,然後标定他們相互之間的人際關系。

  比如tom和jerry是大學同學,那麼在數字世界中,就需要将他們所有的同班同學全部标定出來,建立聯系。

  同樣的,tom如果11年到13年在谷歌的市場部工作,那麼他那個時期的同時也需要标定出來,tom的鄰居,tom的父母,等等這些主要的社交鍊接都需要标定出來。

  為了搭建這個社交網絡結構,莫回專門引入深度學習技術,這個技術擁有一定的自主學習能力,在學習中能夠具備一定的智能性,這個技術正好可以幫助莫回來解決數據解析的問題。

  有了分析技術,莫回還需要數據源,用來标定每個人的主體社交聯結,這個主體社交聯結是指那些比較容易能夠觀察到的,顯性的社會關系,比如親戚關系、鄰居關系、同學關系、同事關系,這些關系基本上很難造假和模糊,比較容易定義。

  為了獲得這部分主體社交聯結數據,莫回通過上帝之手的力量,調來了美國主要的幾個招聘網站的簡曆庫,其中linkedin的數據就具備這種社交網絡的雛形。

  簡曆上的數據都是能互相印證和排錯的,你的簡曆可以造假,但是你的社交聯結很難造假。

  有了美國主要招聘網站的簡曆庫,數據人的社交網絡的主體框架就搭建出來了,但是每個人除了那些主體社交關系之外,還存在很多其他的社交關系,比如網友、比如臉書上加的好友,比如客戶關系,比如工作中認識的朋友,比如參加各類party認識的朋友,比如參加各類社團認識的朋友。

  這類關系是很難出現在簡曆、檔案、法律記錄中的,而這部分關系占比還偏偏很高,這同樣需要找到合适的數據源。

  按照數據統計,一個人一生中大概能認識4000人左右,這個認識通常是指你能記住他的長相,知道他的名字,與他交談過,并且你們的關系是相互的,他也同樣認識你。

  這4000人出現在人生的各個時期,他們通常是你的各個階段的同學、鄰居、同事。

  這些人基本上隻出現在你人生中的某一階段,然後随着你年齡的增長,他們都會被逐漸忘卻。

  如果你是個20多歲的人,那麼你現在應該已經記不得幾個小學同學的名字了,而他們的長相你也需要花很長時間進行回憶了。

  如果你是個30歲的人,那麼你的初中同學差不多也開始步入淡忘的階段。

  以此類推,人對于十年前的關系已經大部分忘卻了,就算是5年前的關系也忘卻了相當部分。

  我們日常能夠記住的人,基本上維持在300個左右,這300人是日常經常接觸的,現在能夠記起來他們長相的。

  随着接觸頻率的降低,以及生活距離的拉大,這些人中必定也有相當一部分慢慢淡出你的記憶。

  莫回現在需要做的事情就是将這4000個人找出來,給數字人賦值,讓他們在數字世界裡建立相互之間的社交聯結。

  除此之外,莫回還需要給這些社交聯結賦值,比如哪個人具體是什麼性質的關系,相互影響度如何?
關系的親密度如何?

  這些也是非常關鍵的信息,就是說莫回需要把每個人日常生活中常接觸的那300個人找出來,建立準确的關系定義。

  這部分數據就是不是一份薄薄的簡曆能夠搞定的了,這些隻能從個人的大數據中找了,好在通用利用軌迹2.0已經将這些數據渠道打通,莫回隻需要調用就好了。

  除了各種公共信息之外,莫回還能拿到用戶在各大網站上的隐私數據,将所有這些數據彙集起來,利用深度學習軟件進行大範圍篩選和比較。

  比如A和B認識,就可以用深度學習技術,分析A和B的所有網絡信息記錄,從多個角度定義他們之間的關系,甚至還可以輔助視頻監控記錄,通過分析兩人見面時的表情和肢體語言,進行對應的心理分析,以便更加準确的定義兩人之間的關系。

  因為很多資料都是現成的,所以分析速度很快,超極本的超級性能在這種大範圍高密度數據面前充分發揮着作用。

  所有這些數據唯一的障礙就是傳輸速度和調取速度,很多數據都沉澱在各個運營商機房的磁盤陣列深處,這都需要一點點調取出來。

  好在超極本比較給力,讓莫回在神不知鬼不覺中,悄悄完成了這項浩繁的工作。
(未完待續。
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