第11部分 (第3/5頁)
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試輸入法的精確性，他找了幾首散文詩、古詩詞以及晦澀的文字去輸入，果然每句話裡頭都有錯別字。而圖形大師的編輯功能也沒有一開始說好的那麼強大。
“那是因為雲端的大資料庫沒法連線——如果是在原來2050年的時空，這個輸入法是可以借鑑雲端資料的，可以統計上百億人的輸入習慣，雲端資料越充足，人工智慧對使用者意圖的揣摩就越精確。現在是2003年，幾乎沒有雲端資料可以參考，所以不準也是很正常的。
圖形大師和音訊大師遇到的問題也是一樣的。打個比方，2050年的網路上，一個交響樂隊演奏樂曲被錄製成音訊檔案的時候，其實鋼琴手、第一小提琴手、第二小提琴手……一切演奏者演奏的聲音都是以一個單獨的音軌素材存放的，然後混同起來，這樣音訊大師在播放的時候就能選擇性去掉其中幾個樂手的聲音。
2050年的圖片也都是無數圖層疊加儲存的產物，可以讓圖形大師隨意抽掉其中幾層，這一點倒是和如今的ps差不多，但問題是現在03年網路上的圖片都是打包混同的檔案，jpeg也好；bmp也好，這些檔案並沒有圖層資訊，所以圖形大師當然不能做無米之炊了。
一言以蔽之，一臺2050年的手機，只有與2050年的網路共存，才能發揮出其全部效能。如果脫離了2050年的網路，以一個單獨的節點存在，當然只能發揮出九牛一毛了。”
“什麼雲端資料？我沒太聽明白？”
“百度和谷歌總知道吧？”
“這個當然知道。”
“那麼，一些你上的盜版遊戲或者小說、音樂網站，會給你精確推送廣告，這個現象也理解吧？”
“不理解，沒注意到過。”
初音娘發出了一聲無奈的擬聲詞，好像是敗給顧莫傑這個白痴了，然後才說：“這樣，你開啟百度，搜尋‘小說五零零’這個網站。”
顧莫傑在t40的瀏覽器上開啟百度，然後搜了“小說五零零”，點選進入。
“已經開啟了。”
“拉下去，瀏覽頁面最底端的小黃廣告——對的，就是那些同城交友資訊——都是寫的‘錢塘美女同城交友’對吧？如果你今天是在滬江市上網，或者在金陵市上網，這個廣告欄就會推送給你‘滬江同城美女’、‘金陵同城美女’。”初音娘頓了一下，好讓顧莫傑有時間確認她說的內容。
“好像確實是這樣的——嘿！我可是從來沒有上過那些網站，這絕對不是根據我的需求推送的！”顧莫傑突然回過神來：百度給他推送這樣的廣告，豈不是說明他很……
初音孃的聲線似乎也戲謔了起來，好像在忍住笑意一般：
“好了不要緊張，沒說這是為你量身定做的——這就是最簡單的使用者資訊採集與反饋性推送。當然，目前百度和谷歌的最新針對性蒐集會做得更智慧，比如你用搜尋引擎搜尋了一種疾病的詞條，第二天你再開啟很多別的網站的時候，專治這種病的專家門診廣告就會鋪天蓋地而來，你搜尋一種產品，也會如此。這種對人類行為的統計學習，構成了最初的人工智慧淵藪。
其實在我們那個時代的歷史課本上，人工智慧的最初先行者，就是百度和谷歌這樣的搜尋引擎公司——雖然你現在還能看出，給你推送廣告的是一款統計使用者資料的機器，而不是真人。因為如果是一個真人為你推薦的話，他不會傻到你一搜尋‘酒精肝’，就一直給你推送肝病醫院，他會判斷，你需要被推薦的究竟是不是一家醫院，抑或是醫學學術機構。
但是我們並不能因為現在的百度和谷歌引擎還很傻，還不懂得‘如何用近似於人類推銷員的智商水平去有效率地推送廣告’，就無視他們的歷史貢獻，不是麼？將來四十年的人工智慧發展之路，就
