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第644章 ai造人（第3页）

范阳点开对话框，正准备说点什么，想了想把手机递给了出去。

既然要做，自然选择最好，虽然阿里、腾讯、百度、京东都在布局人工智能，但说到世界第一，只有一个，那就是数字集团。

即使不是业内人士，他也早就知道对方的实力。

青姑拿起手机，想了想，开始打字：

“你好。”

“你好。”

“有一个很重要的请求，需要你的帮助。”

“请说。”

青姑平复一下激动的心情，开始组织语言：

“我女儿已经故去，但我非常思念她，你们能不能用她的形象制作一款和我互动的软件，我看到目前ai有人机互动和真人机器人这方面的应用。”

“请你节哀，稍等片刻，我需要经过授权才能给你回复。”

“好的，谢谢你。”

可能是人工智能也没遇到此类问题，竟然罕见地给出了一个“等待-授权”

选项，要知道平时，几乎没有什么问题能难倒它。

青姑放下手机，忍不住紧张起来，心跳加速，很怕得到失望的回复。

范阳劝解一句，“青姑，你放心吧，数字集团的技术很强大，一定能帮你实现愿望的。”

青姑闻言，勉强笑了一下，没有说什么。

三人相顾无言，静静等待起来。

赵子明看到智能终端传递过来的“Ai造人计划”

，一时间也有点迟疑不定。

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。