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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。
2000年的网速专线竟然只有100m。
2000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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