第76章 新年 (第2/2頁)
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系統，可以調取系統log檔案了。”
“log是什麼？”
蘇小布好奇的問道。
“log就是日誌檔案，它會記錄系統和軟體的執行情況，不過讀取和分析日誌需要一定時間。”
“那你慢慢研究。”
汽車繼續前行，小馬仔仔細細的檢視這那些資料量龐大的日誌檔案，兩個小時過後才再次聽到他興奮的叫喊。
“這設計真是太精妙了，我終於弄明白了！”
“弄明白什麼了？快說說！”
“弄明白了這機器大致得執行模式，但該如何開始說呢？”
思忖了片刻後，馬雲騰又開始了他的科普講課。
此前馬雲騰提到過，當前的人工智慧技術是透過大資料學習提取某一特定事件特徵後，形成的數學模型，經過訓練後的模型可以很準確的處理某一特定事件。
例如人臉識別，就是將包含人臉資訊的資料灌入模型，反覆告訴這個模型哪張是人臉，哪張不是，不斷完善和修正模型提取人臉的準確率。
最後將識別率提升至很高的狀態，目前的技術在人臉識別方面已經可以達到99%以上的正確率。
但人臉識別這個模型卻只能用來識別人臉，它不會思考，不會舉一反三。
比如給它一張只有人臉的輪廓，但沒有五官的圖片，問它是不是人臉，一般人都是可以判斷“是”，因為人是可以思考，舉一反三的。
但是人工智慧不行，因為它的訓練內容都是有五官的人臉，這說明它只是刻板的識別某些特徵值，而不會進行思考，又如再給換個貓臉、狗臉，那又要重新進行大量訓練。
這便是現在人工智慧的侷限性，只是經過訓練後提取人臉資料對比後給出結果，所以現在人工智慧只能算是‘偽智慧’吧。
“但眼前這臺機器的學習模式卻完全不同，雖然它也是進行深度學習，但是它學習的物件是這顆有思維的大腦，它以入侵的方式不斷學習大腦運作方式，包括肢體運動，思維方式！”
“每個身體的重要節點，例如手、腳，都有一個深度學習模型在時刻訓練，它們會將訓練的資料傳輸給主控的人工智慧系統進行彙集，最終達到整體的運動協調。”
“聽不懂！”
和大部分人一樣，蘇小布表示，他一句話也沒聽明白。
馬雲騰懶得和他解釋，因為他的話已經是再簡單不過的大白話了，再聽不懂就是腦子問題了。
