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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