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人机智能

64打印

同时,李智也意识到,最近针对元宇的一系列打压行为,恐怕都是这家“facelose”公司在幕后操纵,这让李智一直提着的心稍稍放松了些,毕竟来自一家公司的打压,和来自秃毛鹰的打压,其力度和方式都是没法比的。

这是好的方面,不好的方面就是,“facelose”公司毕竟是一家实力雄厚的大公司,即使是来自他们的打压,以元宇的小身板,应付起来恐怕也有些吃力,好在元宇没有国际业务,身处国内就安全的多了,有很大的操作余地。

当然,为了防止激化“facelose”公司对元宇的敌意,进而去游说秃毛鹰对元宇进行打压,还是要尽量保持低调,对这次黑客攻防时间,就最好暂时不要对外透露消息了。

想完,李智给孔社发了条消息,叮嘱他加强元宇的防护,特别是要把“华宇”相关的数据,都要迁移到华威的云服务中,和华威一起做好防护。

想了想,还不放心,又给贾专打了个电话,把受到黑客攻击的事情告诉他,并叮嘱他对“华宇”的研究资料做好保护。

贾专意识到了这件事的重要性,答应向华威有关部门反映,加强技术防护。

同时,贾专还告知关于3D打印技术,他已经整理出一个简单的文档,并且把其中可以公开的参数,以及不在专利保护范围的技术,都分别标注了出来。

结束通话,李智就收到了贾专发过来的文档。

看完文档,李智对这项技术有了一个简单的了解。

这是一项最初应用于医学领域的技术,是一项运用纳米机器人制作精细零件的技术。

说是纳米机器人,其实其中简单的更像是人工制作的大分子,复杂些的就像是结构简单的细胞。

通过操控在特殊溶液中“游泳”的多种不同功能的纳米机器人,按照预先设计好的方案,“搭建”起精密零件,这些零件的大小一般都不超过一万纳米,误差一般不超过五百纳米。

具体的过程,与其说是3D打印,倒不如说更像是细胞的生物活动。

因此,这项技术最广泛的应用是生物制药领域,研究人员通常用这种技术来研发、试制新型药品。

华威拿来制作精密零件,反倒是有点像是另类的运用。

只能用来制作极其微小的零件,而且生产效率很低。

好在,用在AR眼镜中的新型零件的研发方面,倒是比较适合。

国际上也有些研发部门,像华威一样,把这项技术用到研发精密零件的工作中。

但是,这样做的并不算太多。

主要是给纳米机器人编程太麻烦了,这种纳米机器人的行为更像是生物分子和细胞,往往给它们编程,比设计零件的工作量还要大的多,这就有点得不偿失了。

当然,由于这是一项广为应用的技术,不能公开的技术参数和受限的专利倒是不太多。

看完这份文档,李智想到人机智能的特点,脑中迸发出一个灵感。

既然纳米机器人编程太麻烦,不妨尝试交给人机智能来做。

想到就做。

李智设计了一个“搭积木”的小游戏,把纳米机器人的行为逻辑,以及相关的技术参数,设计到搭积木的虚拟小人中,把设计、搭建零件的工作,做成游戏任务。

同时,还在“搭积木”的小游戏设计了一种“包工头”的角色,内置了可由玩家调节的人工智能,辅助玩家操控搭积木的虚拟小人。

另外,李智还设计了一套“星球”体系,管理和改进这个小游戏。

做完这个小游戏,李智又把游戏的任务系统链接到“华宇”、“宇动”等几个有零件设计功能的兼职岛中,由它们提供游戏任务。

把“搭积木”游戏上线后,李智又把文档发送给孔社,并把“搭积木”游戏的情况向他介绍了一下,让他仿照“搭积木”游戏的模式,设计一个类似的改进3D打印技术的游戏,按照不同的保密权限,向一些兼职岛和玩家开放,以此提高3D打印技术以及纳米机器人的水平,并不断按照新的技术,设计新的“搭积木”的小游戏。

孔社收到李智发送的文档后,秒回一个“好”字。

后面紧跟着又发过来一份文档。

这不像你的风格啊,回答的这么言简意赅,而且不是应该“反手一个PPT”吗?李智边吐槽边打开孔社发来的文档。

扫了一眼开头,李智就明白孔社为什么连PPT都顾不上做,就急吼吼的发一个文档过来的原因了。

这份文档中罗列了各种技术参数及其说明,洋洋洒洒一大篇,看得出来,这是这是一篇未经整理的草稿。

但是文档的标题,说明的它的主要内容:“人工智能和人的对话技术”。

这是孔社从黑客获取的文档中整理出来的一项人工智能方面的技术,是关于如何实现人工智能和人的对话的。

李智耐着性子,认真读了三遍这篇有点凌乱的文档,才基本上理清了头绪。

简单来说,这项技术就是通过用大量的人类自然对话数据,训练一种经过特别设计的人工智能,让这种人工智能掌握和人进行对话的能力。

这不是什么新鲜的技术,几年前有不少公司就可以做到这一点了。

无非是让人工智能掌握人们常见对话的上下文联系,在特定的对话场景中,使用特定的句子进行回答,其实人工智能并没有真正理解对话的含义。

这项技术也不例外,在这方面并没有做出什么特别突出的突破。

但是,这项技术在两个方面做的比其它公司好的多。

一个是人类自然对话数据库做得非常完善,这个数据库不但数据庞大,包含了大多数的主要语种,而且经过了筛选和优化,可以基本上做到包含了绝大数的常见对话场景。

第二个是,这项技术中有一个训练好的人工智能库,通过多种算法、多种方案,来实现人机对话,并且有一套评价体系,可以对各种人工智能的表现进行动态筛选,并通过对库中的人工智能的调整、组合,实现人工智能库的动态迭代进化。

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