唐筱也不知道，吳傑如何創造跡。手機端 m..
但繞不過的技術專利，解決不了的技術難題。
當是‘死馬當作活馬醫’，讓吳傑隨心所欲的去折騰。
而這一折騰，吳傑要求還挺多。
不僅徵用了唐氏電信的測試大樓，還調用兩臺集裝箱式數據心，說是要加強計算力。
另外，還將需要實現自主化的儀器設備，全部準備了好幾套，說是要拆解做對研究。
經過數小時的準備後，吳傑開始‘閉關’了。
唐筱並不太懂電子信息技術，也不可能在科研方面，給予吳傑多大的幫助。
所以她便有求必應，吳傑需要什麼儀器設備，都不惜代價以最快速度弄來最好的。
然後……
等着吧！
看兩天後，吳傑能不能給她一個驚世跡。
而孤軍奮戰的吳傑，工作量其實並不大。
因爲昨晚抽獎，弄到了‘初級人工智能程序’。
人工智能其實並不是什麼新鮮概念了。
早在計算機研發之初，科學家希望，將來某一天，計算機能從事科研、生產、製造、維護等所有工作。
但很可惜，想要讓計算機變得和人類一樣，擁有邏輯思維、思考和判斷能力，實在是太困難了。
於是乎。
人們不斷優化改進硬件，電子計算機從幾十噸重不斷演變。
運算速度越來越快、功能越來越強大、體積重量越來越小……
時至今日。
以智能手機、平板電腦爲代表的‘新型計算機’，已經擁有了極爲強大的功能。
而人工智能的發展，也到了一個新階段“大數據時代”。喜歡買什麼、喫什麼、玩什麼、常在哪兒活動、收入和消費狀況……
在人們不知不覺之間，其實已經讓軟件記住了‘用戶習慣’。
經過大數據處理之後，用算法分析了用戶行爲，然後……
用戶看短視頻、看新聞、看電影電視……甚至是廣告。
都更容易看到自己感興趣，或者曾經看到過的……
精準！高效！
很多人並不知道，自己已經生活在一個‘大數據時代’。
不懂爲什麼同樣是人，信用評分卻不一樣？能絡借貸的金額不同？
其實這是根據收入和消費情況，進行了大數據分析。
像支付-寶不可能給一個收入微薄、每月透支的人，給予太高的信用評分、借太多錢。
而有了大數據的基礎，最頂尖的科技公司，便開始研究人工智能。
試着讓計算機，通過廣泛的學習，獲得邏輯思考和判斷能力。
從而代替人類，從事高度重複性、日常性和優化性的工作，讓人類更加專注於複雜的、創意的工作。
而一些企業已經走在了前沿。
如國外的微軟、谷歌，國內的百度、阿里。
事實，初步的人工智能，人們已經有所接觸了。
如智能手機和音響，已經用了智能語音助手，、蘋果的siri……
如汽車的自動駕駛技術，雖然尚不成熟但已經很前沿，如谷歌的waymo……
其本質，軟件本身還是不能主動思考。
它之所以顯得‘很聰明’，是因爲在雲計算、大數據等技術支持下，它有足夠多的案例可以提供結果，因此它們都離不開絡。
真正的智能，是告訴它一加一等於二，那麼它自己可以思考，二加二相當於是做兩次的一加一，從而自己得出結果等於四。
而不是所有的問題和結果，都要統統告訴它，提問之時，它再從海量的案例數據，去尋找結果，而不是自己思考。
目前。
許多頂尖公司的人工智能，其實是大數據的升級版。
通過大量的信息標記、軟件識別，然後強行的讓軟件記住，是生搬硬套。
像用蘋果的siri，或者其他語音助手。
每次問它什麼問題，它都是聯去搜、去找，什麼結果，它是什麼結果。
總之。
以目前人類的科技發展速度，要做到真正的人工智能還爲時尚早，不過遲早有一天實現。
相之下。
吳傑通過系統抽獎方式，獲得的‘初級人工智能程序’，那真是猶如一個數字生命。
與人類不同，智能程序是活在虛擬世界的生命。
因此它必須要活在電子設備裏，如服務器、計算機甚至硬盤。
像養魚必須要有魚缸，吳杰特意準備了兩套集裝箱式數據心。
從系統將其倒入之後，初始化了安裝環境，吳傑綁定了主人身份，通過腦電波感應器，直接與它進行交流。
這是地球人類明第一個人工智能程序，意義重大。
而從太空俯瞰地球，地球是一個大面積被水覆蓋的蔚藍色星球。
乾脆取了一個有些俗氣，但還算藝的名字——“藍星”。
擁有了名字還不行。
藍星猶如剛降生的嬰兒，什麼都還不會。
吳傑必須要讓它學習，語音、圖像、字、視頻。
人類之所以能學習進步，能從咿呀學語、蹣跚學步，變成博學多才、見多識廣。
靠的是什麼？
當然是聽說讀寫，而本質都是模仿。
通過書籍、雜誌、影視、廣播等等各種方式，在潛移默化之間慢慢學會了。
像小孩子爲什麼會說話會方言？當然是模仿與她朝夕相處的人。
而作爲人工智能程序的‘藍星’，與數據心融合之後，便擁有了龐大的存儲量和超高的計算能力。
吳傑將一些提前準備好的數據倒入，藍星便開始進行‘自主學習’。
先學習語言字和發音，再學習絡信息技術……
吳傑儼然化身成爲了老師，幫助藍星學習成長。
人工智能程序確實恐怖！
正常人如果想要成爲高級軟件工程師，時間會很久。
小學六年、初高六年，都只是學習掌握基本的知識。
而大學四年、研究生三年，也是理論多於實踐。
往往需要參加工作，不斷的歷練成長，花費三五年時間才能成爲高級軟件工程師。
這也意味着，培養一個人才需要二十多年。