除此之外呢，則就是大家所熟知的ai學習和ai訓練方面的技術成果了。通過我們搜羅，整理，學習這些有關于人體肢體運動，行為舉止，表情動作，語言習慣方面的海量數據資料，然后從中進行學習，然后進行專門的訓練模仿，從而生成一套成熟機器人肢體運動和行為控制系統數據信息。”

        這些數據資料沖哪來的。現場有專家提出自己的疑問道。

        聽到這個專家的問題，吳浩笑著回答：“來源很廣泛，首先是我們自己過往研究積攢下來的數據資料，這方面我們在智能機械手臂，智能仿生電子義肢，以及智能機械外骨骼等項目研制過程中，就已經集贊下來了非常豐富的數據資料。

        當然了，僅僅靠這些還是不夠的，所以我們又向相關的信息數據資源公司購買了海量的有關于肢體運動ai訓練方面的資源數據包。

        除了這些以外，我們還利用人工智能系統，依靠著高速網絡，從互聯網上來抓取海量的數據資料信息。包括我們在公開網絡平臺，網站，論壇上面所見到的一些用戶所發布上傳的照片，視頻資料等等。甚至一些影視劇片段，都能夠成為我們的學習訓練數據資料信息。

        這個數據資料庫非常的龐大，其總規模可能達到了一萬eb1，1。”

        這么大！眾人聽完驚了一跳，這么龐大的訓練數據包，他們還是第一次聽說。

        是聽龐大的，所以普通的ai學習訓練顯然是無法勝任的，因此我們開發出來了一套新的ai學習訓練方法。利用ai系統的可復制性，然后分成數百數千，甚至數萬個ai系統來同時學習訓練，然后再將這些正在學習訓練的系統層層整合遞進，最終整合到一臺人工智能系統中來。

        這有點像是多年前熱播的《火影忍者》里面主角最拿手的忍術，多重影分身之術。

        主角為了學習忍術，會變出很多個影分身同時學習，待學習完后撤去影分身，這些影分身所學習的資料會匯集到主角本體身上，綜合所有影分身的學習體會心得，從而加速學習過程。

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