18，初级人工智能程序启动 (第1/2页)

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一万台网吧终端，构成了第一个分布式网络节点群。

只要任一台电脑运行‘世界之旅’，连带的也会启动分布式算力程序。

这些算力程序，将会通过网络连接开创软件公司的服务器，从中获取运算任务。

运算的结果，最终返回到服务器，完成分布式网络运2算的流程。

因为每台设备只是在游戏启动时调用富裕算力，实际上可以算作游戏的一部分，加上单独调用的算力不会超过总算力的10%，玩家们根本感受不到差别。

现在，江夜明觉得，这些算力可以进行初期构筑了。

在深夜的公司机房中，他开始了编程。

首先是核心算法，包括基于神经网络的包括机器学习、深度学习等。

在没有tensorflow、pytorch那些开发者工具的情况下，江夜明需要设计所有的代码，并保证这些代码能够按照想要的效果运行。

这是个非常复杂，且需要反复验证的过程。

幸好，系统灌输的人工智能知识中，有很多现成的案例可以借用。

不断编译，不断调试，底层算法终于构建完成。

然后就是数据自动搜集，处理、标注、归纳。

没有这个中间环节，就没法获得有用的数据来训练和测试人工智能模型。

在花了好几個夜晚的时间后，江夜明终于做好了这些程序集，并放在服务器中。

第一次初级人工智能培育测试开始。

.........

下午五点，开创软件公司下班时间。

员工们纷纷起身离开，马友亮最后一个走，在门口又停下，转身道：“江总，你也别老是熬夜加班了，再年轻也要注意身体。”

“放心我知道。”

江夜明微笑回应，马友亮又怎么知道自己的情况，现在付出的努力将是千万倍的回报。

跨过人工智能这个门槛后，即便是从二十年后穿越回来的自己，也无法预料会变成怎样。

科技永生？生化超人？无敌机械？

都是有可能的。

目送着马友亮离去，江夜明起身将公司门关好。

然后回到机房，敲击一段代码后回车确认。

初级人工智能程序启动了。

服务器向1万台网吧电脑中正在运行游戏的设备发送了启动指令。

正在进行世界之旅游戏的玩家们，完全没有发现什么异常。

可实际上，游戏进程中已经启动了数据搜集程序。

借助这些数据搜集程序，宛如拥有了数千个分支，在网络上开始搜集拷贝有用的资料。

那些资料被分门别类成不同的数据类别，然后以数据包的模式发送回服务器中。

江夜明一直坐在显示屏前观看，数据累积在不断增长，磁盘容量却在不断减少。

限制数据增长上限的是网速和硬盘容量。

2003年的网速专线竟然只有100m。

2003年的硬盘最大也才10g，还得花1200元的高价。

江夜明无奈地设置了每晚数据收集上限为5g。

然后开始了下一步：数据归集。

这一步，他的算法创造出的ai需要对数据进行清洗、归一化、特征提取等预处理工作，以便后续的学习和推理。

例如，对于图像数据，ai需要将图像转换为数字矩阵，并对其进行处理，以便后续的学习和修改。

当数据归集完毕，就是机器学习过程。

学习是ai的核心过程，它可以从数据中提取规律和模式，并且适应性地逐步改进自己的算法和模型。

学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等多种形式。

在监督学习中，ai需要预测或分类给定的数据，并且根据真实的标签进行反馈和调整。

例如，给定一组图像和对应的标签，ai需要预测新的图像的标签，并且根据预测结果和真实标签之间的误差来调整自己的模型和算法。

在无监督学习中，ai需要从数据中自主学习，发现其中的规律和结构。例如，对于一组未标记的图像，ai需要从中发现其中的模式和特征：颜色、形状、纹理等。

在强化学习中，ai需要通过试错的方式，通过不断尝试并根据反馈调整自己的行为，从而实现某些特定的任务。

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