18，初级人工智能程序启动
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。
而在学习过后，AI需要进行推理。
推理是AI根据已有的知识和规则，对新的数据进行推断和预测的过程。
推理过程可以基于逻辑推理、概率推理和神经网络等多种方法。
在推理过程中，AI需要根据已有的模型和算法，对新的数据进行分类、预测、识别等任务。例如，在图像分类任务中，AI需要根据已有的模型和算法，对新的图像进行分类，例如将图像识别为猫、狗或鸟等。
推理之后，就是最后环节：决策
决策是AI根据已有的推理结果，以及现有知识和规则，进行抉择、判定、分析结果的过程。
在决策过程中，AI需要考虑多个因素，包括已有的知识、数据、环境和目标等，从而做出最优的决策。例如，AI需要根据已有的知识和数据预测股票市场走势，并且根据预测结果和目标来做出投资决策。
以上，便是江夜明的人工智能算法制作出的初级人工智能ai。
实际上，就是在仿造人类幼年学习模仿的过程。
这个过程就和小孩成长一样，需要累积经验数据，并不是一天就能完成的。
看着屏幕，江夜明倦意升起。
现在已经进入自动化过程中，除非出现异常报告，已经不用再整晚守着了。
他编写了异常状况自动报警程序，一旦出现问题就会暂时停止所有运算。
然后关闭屏幕，起身离开。
外面天色已暗，唯有隔壁排练厅的灯光还亮着。
路过时，江夜明下意识地偏头看了眼。
里面正在排练舞蹈，一位俏丽苗条穿着舞蹈服的女孩在旋转时看到了他。
女孩立刻走过来，将窗户拉上，狠狠地：“色狼，看什么看？”
我是色狼吗？真不是啊！
江夜明无言以对，连忙快步离开这个是非地。
心里却很不舒服，明明今晚初级人工智能开始培养，高兴还来不及，结果来这一出。
怎么着也得放松庆祝下吧。
他拿出小灵通，挨个拨打号码：“晚上有空的都出来，去堕落街吃烧烤。”
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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。
而在学习过后，AI需要进行推理。
推理是AI根据已有的知识和规则，对新的数据进行推断和预测的过程。
推理过程可以基于逻辑推理、概率推理和神经网络等多种方法。
在推理过程中，AI需要根据已有的模型和算法，对新的数据进行分类、预测、识别等任务。例如，在图像分类任务中，AI需要根据已有的模型和算法，对新的图像进行分类，例如将图像识别为猫、狗或鸟等。
推理之后，就是最后环节：决策
决策是AI根据已有的推理结果，以及现有知识和规则，进行抉择、判定、分析结果的过程。
在决策过程中，AI需要考虑多个因素，包括已有的知识、数据、环境和目标等，从而做出最优的决策。例如，AI需要根据已有的知识和数据预测股票市场走势，并且根据预测结果和目标来做出投资决策。
以上，便是江夜明的人工智能算法制作出的初级人工智能ai。
实际上，就是在仿造人类幼年学习模仿的过程。
这个过程就和小孩成长一样，需要累积经验数据，并不是一天就能完成的。
看着屏幕，江夜明倦意升起。
现在已经进入自动化过程中，除非出现异常报告，已经不用再整晚守着了。
他编写了异常状况自动报警程序，一旦出现问题就会暂时停止所有运算。
然后关闭屏幕，起身离开。
外面天色已暗，唯有隔壁排练厅的灯光还亮着。
路过时，江夜明下意识地偏头看了眼。
里面正在排练舞蹈，一位俏丽苗条穿着舞蹈服的女孩在旋转时看到了他。
女孩立刻走过来，将窗户拉上，狠狠地：“色狼，看什么看？”
我是色狼吗？真不是啊！
江夜明无言以对，连忙快步离开这个是非地。
心里却很不舒服，明明今晚初级人工智能开始培养，高兴还来不及，结果来这一出。
怎么着也得放松庆祝下吧。
他拿出小灵通，挨个拨打号码：“晚上有空的都出来，去堕落街吃烧烤。”
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