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第116章 智能解译模型和神国任务（第2页）

反之，如果改变了部分属性，比如同样的语音内容但换了一个不同的说话人，或者同样一只狗的照片但换了一个拍摄地点，输出向量的集合中，总有些向量是不变的，代表未改变的那部分内容，但也总有一些向量发生了改变。

在进行了大量的数据分析后，王栋终于确认，这不是一个简单的数据预处理模块，而是一个智能解译模块。

它能对任意形式的数据进行解译，把数据中承载的所有信息都识别理解出来，然后用向量的形式表示出来。

也就说，这些向量所构成的表示空间，就是机器所理解的世界。

通过这个智能解译模块所得到的，是在其理解的世界中的一种语义表示。

越相近的事物，在这个语义表示空间里，距离总是越接近的。

比如同一个人的两段内容相似的语音，输出的每个向量要不然完全相同，要不然就非常相似。

王栋曾经尝试过，基于这个模块得到的语义表示，对计算机领域各种分类任务，利用地球上已有的机器学习算法，几乎都能达到了百分之一百的识别效果。

所以，这个底层模块才是这台神秘机器的智能核心。

只要破解了它，掌握了它，在人工智能方面，人类就能达到与机器同等的技术水平。

王栋猜测，支撑这个智能解译模块的很可能就是一个通用的预训练模型，或者类似的东西。

通过它就能够实现从物理层级的世界到概念层级的世界的跨越。

这就是地球上人工智能学者一直梦寐以求的那种模型，一个通用的底座，实现对所有数据的智能解译，进而就能够支撑所有的下游分析任务。

然而，当王栋询问机器这个智能解译模块的工作原理时，却什么信息反馈也没有得到。

王栋一筹莫展，机器不配合，这就是一个打不开的黑盒子。

唯一能采用的策略，也只能是根据输入和对应的输出数据，想办法拟合出这个解译模型了。

他先是采集了几万亿的成对数据用于拟合实验。