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第644章 ai造人（第3页）

单从技术角度考虑，在足够的语料数据和算法的加持下，通过目前的语音合成技术，“复制”一个虚拟人的难度并不大。

虽然可用语料不足，思思生前留下的语音素材并不多，而且能提供的多是用智能手机录下的视频，大多环境嘈杂。毕竟，没有人会提前把自己置于完全的数字化环境中。

但是，对于数字集团来说，要实现人工合成，并不需要给算法提供大量可供训练的素材，蓝色大脑实验室早已经实现了“少样本学习”（FewShotLearning），能用更少的数据，学会更强大的技能。

目前机器学习的方法，主要是拿大量的数据来进行训练。比如说，想开发一个智能语音识别系统，至少要拿出10小时的语音素材来训练人工智能，也就是说，训练素材和数据的量越大、花的时间越长，机器学习的效果就越明显，这是全球机器学习的主流。

但是，这显然不是一个最高效的学习途径。

蓝色大脑实验室发现，其实只要找对了方法，哪怕只用小规模的数据，也能获得有价值的结果。比如说，训练一个图像识别系统，不需要再拿上亿张图片来做训练素材，只用1000张图片也能达到预期的效果，这就大大节约了时间和成本，也和其他国家和公司的技术拉开了差距。

“少样本学习”作为数字集团的秘密武器，早已经被实验所论证，应用到思思这里，恰到好处。

赵子明担心的是，对“AI女儿”认知上的担忧。当妈妈问出一个问题，“AI女儿”是否能够以女儿的认知水平和价值观来回答，在这方面，技术难度较大。

现在市面现有的语音助手，例如siri和天猫精灵，当输入的语言超过AI的理解范围时，它的设定是去网络检索一个最接近的回答进行反馈，这就存在很大的不可控性。

而蓝色大脑推出来的小智音箱，是通过“自监督学习”（Self-supervisedLearning）和“因果学习”（EstablishCausalRelationshipsbetweenEvents）两种方式来应对的，既让人工智能自己来掌握事物的运作规律，学会建立因果关系，遇到不会的问题，能够给出自我判断。

如果要为这位妈妈做出的“AI女儿”，难免会会存在回应的随机性，这很有可能在某些情况下冒犯到她和她的家人。

对于人工智能来说，并没有自身的道德感，可能你问它一个很平常的问题，它就会给出毁三观的答案。

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不过思考了半天，赵子明还是决定同意这件事，一方面是为了满足这位妈妈的情感需求，另一方面也是借此实验一下市场，毕竟国家太大，人口太多，失独的家庭不在少数，如果能给他们一点心理上慰藉，也算是赵子明做的一点小事。

对于数字集团来说，这也是一次不小的改变，相当于普遍与特殊的区别，之前的人工智能基本上都是为了某个行业所创造的，现在专注于某个人，专注于情感需求，技术上不成问题，但由此带来的影响深远。

他为伏羲智能设定的进化方向是“纯粹理性”，那“ai女儿”自然不会改变这个原则，正好可以试验一下在“纯粹理性”的支配下情感的运行模式。

在此基础上，“ai女儿”可以成长到什么地步，能否表现出和常人一样的认知，赵子明对此也十分好奇。

焦急等待的青姑感觉手机一震，急忙拿起来看，

“这位妈妈你好，我已经得到授权，可以满足你的要求。”

“太谢谢你了。”

“这是我应该做的。”

“我需要做些什么？”