55，数据培养模式
堕落街的烧烤摊上，江夜明和杰森找了一张桌子坐着。
一把把烤串放在盘中，吃的却只有江夜明一个。
“帮我分析一下，什么叫做重新开始？”江夜明还是执着与那个问题，选择向人工智能询问，如今已经是中级人工智能，或许会有更好的回答。
“数据不足，无法进行分析。”杰森回道。
江夜明将情况细细说明，等待着。
过了阵，杰森回复：
“从人类情感解读，她们应该是想要获得一段重新的感情。因此，这句话的意思应该是让你重新追求她们，而不是现在这种困境状态。”
好像是这么回事，说实在的因为表现的太过优秀，自始至终都没有主动追求过两位。
这么看来，确实是不应该。
不由的，他嘴角微弯，露出男人都懂的笑容。
胖哥烧烤摊的老板走过来：“江总，你笑啥呢？对了，你这位朋友，怎么光坐不吃东西啊，我还是第一次碰见这种客人。”
“他晚上吃多了。”江夜明解释道。
等老板离开，江夜明低声问道：“你的载具，可以进行饮食吗？”
“可以，我有一个杂物槽，可以储存有机食物，还能搅碎模拟人类排便。”杰森一本正经的说完，还拿起一根烤串，模仿江夜明吃的样子从左到右一口拉掉。
“那好，干一杯。”江夜明给杰森倒上一杯啤酒，大晚上撸串，一個人吃有什么意思。
端起酒杯，杰森一口喝完，出声道：“复仇天使那边有新消息，简全德放出来了。”
“啊？他偷税漏税的事不调查了吗？”江夜明诧异。
“复仇天使获得的消息是，全德矿业突然冒出很多债主，因为全德矿业无力支付债务，向法院申请破产清算。全德矿业倒闭了，税务问题也只能不了了之。”杰森回答道。
竟然通过这种方式解决了问题，对方确实厉害，但这样的话，也就是说简全德被抛弃了。
一个被抛弃的黑社会，再也不是江夜明的威胁。
他开心举杯庆祝。
杰森却没冒出一句：“主人，这事可能不会结束，按照人类习性，事情总会顺着他想要的方向发展。”
江夜明没好气瞪了眼杰森：“说简单点，不要用哲学口吻。”
“用人类俗语叫做：‘狗改不了吃屎。’习惯用武力获得一切的简全德，既然已经盯上了开创软件，从概率性上说，他有50%的可能性，会尝试谋夺开创软件。这种可能性，在简全德一无所有时，提高到70%。”
第二天清晨，出租屋内。
靠墙站立的杰森睁开眼，抽掉充电插头，结束能源补充。
他轻轻敲响卧室的门：“主人，该起床上班了。”
随后，闹铃声准时响起。
杰森走向厨房，打燃液化气灶，尝试制作西红柿鸡蛋面。
放油，精确计时确定油温后倒入蛋液，随后是西红柿切丁，再加水，等沸腾后下面。
这个时间，江夜明也起床刷牙洗脸完毕，走进客厅，就看见站在一旁西装革履的杰森，还有餐桌上热气腾腾的西红柿鸡蛋面。
这是人工智能唯一会做的食物，精确到秒的步骤，还有精细的食材配比，来自与江夜明的亲传，已经可以说是将这种西红柿鸡蛋汤面技艺升华到标准。
味道恒定，还不错。
吃完好吃的西红柿鸡蛋面，江夜明和杰森下楼，驾驶汽车前往公司。
昨晚的事情仿佛都没发生过一样，两位约定春节后辞职的美女员工认真做着各自的工作。
从今天起，就要开始准备60名新员工的培训了。
这对开创软件来说，是大动作。按照以往的业务发展经验，一名业务员就能承揽一个城市的业务量。
只要60名新员工最终留下30位，开创软件的游戏业务都会获得30个城市的业务量，相当于10倍以上的业务扩张。
是以，每一个员工都很热情的为培训的事准备。
上午10点，大部分员工都出去忙活了。
只留下任辉和杰森，在交流关于如何培训员工的事情，任辉将自己的业务经验和盘托出，杰森记录在笔记本电脑中。
江夜明回到机房，发呆。
他在想着昨天看电影时，那个伟大的计划。
当然，只是想想而已，真正要做到，估计得四阶段，五阶段才行。
但在此之前，基础是要打好的。
借助世界之旅来扩张分布式算力节点，可以提高算力储备。
但人工智能的培养，光有算力还不行，需要大量数据喂养。
而且还不能是一股脑的将乱七八糟数据丢给人工智能，那是无效喂养。
需要有目的，有策略的投喂数据，就像之前人工智能学习MBA和财务知识那样。
想要大规模的获得有效性知识喂养，江夜明从脑中的知识整理出几个目前可用的模式。
一，数据标注：对于无法直接使用的原始数据，需要进行数据集标注，即将数据转化为机器学习算法可以理解和使用的形式。这个过程并不是让人工智能来做，而是聘请相关人员参与的步骤，需要对数据进行分类、标记、处理和训练。
这样才能保证数据的准确性，让人工智能学习到正确的知识。
因此，这个数据产业化处理项目，需要专业的数据标注工人，在电脑前，将各种文件标注好喂养类目，然后进行专项数据投喂。
二，生成对抗网络：通过两个或多个神经网络之间的对抗竞争，生成新的、差异化数据。
这种方法需要创造两个以上的人工智能，仿造自然界的进化模式来刺激成长。
三，预训练模型：利用大规模的公共数据集进行预训练，使模型具备一定程度的通用性和泛化能力。
这种方法可以在不同的任务和领域中应用，并可以通过微调来适应特定的需求。
三种数据培养模式。
第一种投入巨大，投入产出比并不高却是一切的基础。
毕竟光凭人工智能从互联网获得的数据，它是没法去区分真正的对错真伪的，所以江夜明才会聘用专职教师来培养技能，但这么做的效率还是太慢了，产业化才是最好的途径。
第二种对抗模式，是在模拟自然界生物和人类进化的过程，世间万物都是在竞争中成长，人工智能也需要如此。
当然，对抗的结果是需要引导的，不然学坏，学歪了，说不定就变成个终结者中的天网系统了。
第三种属于应用层面。
预训练模式有很多种。
图像识别是必须要做的，追凶者软件已经开了个好头。
有图像识别，语音识别也要进行。
还有自然语言处理，文本生成和分类。
以上所有，需要巨大投入，人力物力消耗无数。
江夜明揉了下额头。
随着人工智能进入中级，他越来越认识到，这是一个庞大且复杂的工程。
一个人去做它，就算开挂也很难。
但换一种方式来做，却能产生更好的效果。
那就是资本运作，用钱来推动一切。
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一把把烤串放在盘中，吃的却只有江夜明一个。
“帮我分析一下，什么叫做重新开始？”江夜明还是执着与那个问题，选择向人工智能询问，如今已经是中级人工智能，或许会有更好的回答。
“数据不足，无法进行分析。”杰森回道。
江夜明将情况细细说明，等待着。
过了阵，杰森回复：
“从人类情感解读，她们应该是想要获得一段重新的感情。因此，这句话的意思应该是让你重新追求她们，而不是现在这种困境状态。”
好像是这么回事，说实在的因为表现的太过优秀，自始至终都没有主动追求过两位。
这么看来，确实是不应该。
不由的，他嘴角微弯，露出男人都懂的笑容。
胖哥烧烤摊的老板走过来：“江总，你笑啥呢？对了，你这位朋友，怎么光坐不吃东西啊，我还是第一次碰见这种客人。”
“他晚上吃多了。”江夜明解释道。
等老板离开，江夜明低声问道：“你的载具，可以进行饮食吗？”
“可以，我有一个杂物槽，可以储存有机食物，还能搅碎模拟人类排便。”杰森一本正经的说完，还拿起一根烤串，模仿江夜明吃的样子从左到右一口拉掉。
“那好，干一杯。”江夜明给杰森倒上一杯啤酒，大晚上撸串，一個人吃有什么意思。
端起酒杯，杰森一口喝完，出声道：“复仇天使那边有新消息，简全德放出来了。”
“啊？他偷税漏税的事不调查了吗？”江夜明诧异。
“复仇天使获得的消息是，全德矿业突然冒出很多债主，因为全德矿业无力支付债务，向法院申请破产清算。全德矿业倒闭了，税务问题也只能不了了之。”杰森回答道。
竟然通过这种方式解决了问题，对方确实厉害，但这样的话，也就是说简全德被抛弃了。
一个被抛弃的黑社会，再也不是江夜明的威胁。
他开心举杯庆祝。
杰森却没冒出一句：“主人，这事可能不会结束，按照人类习性，事情总会顺着他想要的方向发展。”
江夜明没好气瞪了眼杰森：“说简单点，不要用哲学口吻。”
“用人类俗语叫做：‘狗改不了吃屎。’习惯用武力获得一切的简全德，既然已经盯上了开创软件，从概率性上说，他有50%的可能性，会尝试谋夺开创软件。这种可能性，在简全德一无所有时，提高到70%。”
第二天清晨，出租屋内。
靠墙站立的杰森睁开眼，抽掉充电插头，结束能源补充。
他轻轻敲响卧室的门：“主人，该起床上班了。”
随后，闹铃声准时响起。
杰森走向厨房，打燃液化气灶，尝试制作西红柿鸡蛋面。
放油，精确计时确定油温后倒入蛋液，随后是西红柿切丁，再加水，等沸腾后下面。
这个时间，江夜明也起床刷牙洗脸完毕，走进客厅，就看见站在一旁西装革履的杰森，还有餐桌上热气腾腾的西红柿鸡蛋面。
这是人工智能唯一会做的食物，精确到秒的步骤，还有精细的食材配比，来自与江夜明的亲传，已经可以说是将这种西红柿鸡蛋汤面技艺升华到标准。
味道恒定，还不错。
吃完好吃的西红柿鸡蛋面，江夜明和杰森下楼，驾驶汽车前往公司。
昨晚的事情仿佛都没发生过一样，两位约定春节后辞职的美女员工认真做着各自的工作。
从今天起，就要开始准备60名新员工的培训了。
这对开创软件来说，是大动作。按照以往的业务发展经验，一名业务员就能承揽一个城市的业务量。
只要60名新员工最终留下30位，开创软件的游戏业务都会获得30个城市的业务量，相当于10倍以上的业务扩张。
是以，每一个员工都很热情的为培训的事准备。
上午10点，大部分员工都出去忙活了。
只留下任辉和杰森，在交流关于如何培训员工的事情，任辉将自己的业务经验和盘托出，杰森记录在笔记本电脑中。
江夜明回到机房，发呆。
他在想着昨天看电影时，那个伟大的计划。
当然，只是想想而已，真正要做到，估计得四阶段，五阶段才行。
但在此之前，基础是要打好的。
借助世界之旅来扩张分布式算力节点，可以提高算力储备。
但人工智能的培养，光有算力还不行，需要大量数据喂养。
而且还不能是一股脑的将乱七八糟数据丢给人工智能，那是无效喂养。
需要有目的，有策略的投喂数据，就像之前人工智能学习MBA和财务知识那样。
想要大规模的获得有效性知识喂养，江夜明从脑中的知识整理出几个目前可用的模式。
一，数据标注：对于无法直接使用的原始数据，需要进行数据集标注，即将数据转化为机器学习算法可以理解和使用的形式。这个过程并不是让人工智能来做，而是聘请相关人员参与的步骤，需要对数据进行分类、标记、处理和训练。
这样才能保证数据的准确性，让人工智能学习到正确的知识。
因此，这个数据产业化处理项目，需要专业的数据标注工人，在电脑前，将各种文件标注好喂养类目，然后进行专项数据投喂。
二，生成对抗网络：通过两个或多个神经网络之间的对抗竞争，生成新的、差异化数据。
这种方法需要创造两个以上的人工智能，仿造自然界的进化模式来刺激成长。
三，预训练模型：利用大规模的公共数据集进行预训练，使模型具备一定程度的通用性和泛化能力。
这种方法可以在不同的任务和领域中应用，并可以通过微调来适应特定的需求。
三种数据培养模式。
第一种投入巨大，投入产出比并不高却是一切的基础。
毕竟光凭人工智能从互联网获得的数据，它是没法去区分真正的对错真伪的，所以江夜明才会聘用专职教师来培养技能，但这么做的效率还是太慢了，产业化才是最好的途径。
第二种对抗模式，是在模拟自然界生物和人类进化的过程，世间万物都是在竞争中成长，人工智能也需要如此。
当然，对抗的结果是需要引导的，不然学坏，学歪了，说不定就变成个终结者中的天网系统了。
第三种属于应用层面。
预训练模式有很多种。
图像识别是必须要做的，追凶者软件已经开了个好头。
有图像识别，语音识别也要进行。
还有自然语言处理，文本生成和分类。
以上所有，需要巨大投入，人力物力消耗无数。
江夜明揉了下额头。
随着人工智能进入中级，他越来越认识到，这是一个庞大且复杂的工程。
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