第31章：见证奇迹的时刻！（2/2）

一个简单的工智能而又，却饱含了七个最为关键的技术，真不知道当初制造出贾维斯的托尼·斯塔克到底是拥有着怎样的智慧！”

慢慢的放下杯子，陈浩不由得赞叹一声。

所谓的七大关键技术，分别指的是机器的学习、知识图谱、自然语言处理、机互、计算机视觉、生物特征识别、虚拟全息等七个关键技术。

所谓机器学习，着是一门涉及统计学、系统辨识、近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的叉学科。

主要是用来研究计算机怎样模拟或实现类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的能，是工智能技术的核心。

而知识图谱，通俗的来讲，就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。

而且知识图谱可用于反欺诈、不一致验证、组团欺诈等公共安全保障领域，需要用到异常分析、静态分析、动态分析等数据挖掘方法。

但是，知识图谱的发展还有很大的挑战，如数据的噪声问题，即数据本身有错误或者数据存在冗余。

至于自然自然语言处理，这可是计算机科学领域与工智能领域中的一个重要方向。

能实现与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，自然语言处理涉及的领域较多。

主要包括机器翻译、机器理解和问答系统等。

机器翻译技术，是指利用计算机技术实现从一种自然语言到另外一种自然语言的翻译过程。

而机互，则主要研究和计算机之间的信息换，主要包括到计算机和计算机到的两部分信息换，是工智能领域的重要的外围技术。

计算机视觉是使用计算机模仿类视觉系统的科学。

让计算机拥有类似类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。

生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。

虚拟现实，是以计算机为核心的新型视听技术。

结合相关科学技术，在一定范围内生成与真实环境在视觉、听觉、触感等方面高度近似的数字化环境。

……

以上七点便是工智能的核心，只有将这七点融合在一起，这才是所谓的工智能。

而陈浩在得到托尼·斯塔克的记忆那一刻，便已经着重的开始编写这些代码。

可这些代码实在是太多了，如果真的想要一次完成，单凭陈浩一个没有个几十年是绝对写不出来的。

所以，在这一个月的时间内，陈浩着重编写的只有那么四个重点，了。

分别是机器的学习、知识图谱、自然语言处理、机互这四个重点。

而且还只是写出了源代码！

虽然只是源代码，但只要系统完成了机器自主学习这个阶段，后面的那些几乎都可以自主处理。

就算如此。

可完成源代码依旧是一项非常大的工程。

但这对陈浩来说并不影响什么。

在经历过托尼·斯塔克脑海记忆的简洁后，陈浩将要在今天晚上将这些全部给完成。

而今晚，则是见证奇迹的时刻。

想到这里，陈浩强行压住心中那激动地心，再次快速的输了一串代码，随后猛的敲下了回车键。

“嗤~”

随着回车键的敲下，原本闪着无数符号的电脑忽然一暗，继而屏幕之中泛着白色的图标。

与之同时，莫恒远实验室内的服务器机箱的风扇犹如极限般的转动。

接着，充满机械感的声音在陈浩的电脑上响起......

“先生，你好！”