關的提煉，並開發出來了這套機器人肢體運動和行為控制系統。
這也是為什麼，你們會感覺這款機器人行動這麼自然的原因。
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。透過我們蒐羅，整理，學習這些有關於人體肢體運動，行為舉止，表情動作，語言習慣方面的海量資料資料，然後從中進行學習，然後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資料資訊。”
這些資料資料衝哪來的。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資料資料，這方面我們在智慧機械手臂，智慧仿生電子義肢，以及智慧機械外骨骼等專案研製過程中，就已經集贊下來了非常豐富的資料資料。
當然了，僅僅靠這些還是不夠的，所以我們又向相關的資訊資料資源公司購買了海量的有關於肢體運動AI訓練方面的資源資料包。
除了這些以外，我們還利用人工智慧系統，依靠著高速網路，從網際網路上來抓取海量的資料資料資訊。包括我們在公開網路平臺，網站，論壇上面所見到的一些使用者所釋出上傳的照片，影片資料等等。甚至一些影視劇片段，都能夠成為我們的學習訓練資料資料資訊。
這個資料資料庫非常的龐大，其總規模可能達到了一萬EB（1EB=1024PB，1PB=1024TB）。”
這麼大！眾人聽完驚了一跳，這麼龐大的訓練資料包，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系統的可複製性，然後分成數百數千，甚至數萬個AI系統來同時學習訓練，然後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慧系統中來。
這有點像是多年前熱播的《火影忍者》裡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，待學習完後撤去影分身，這些影分身所學習的資料會彙集到主角本體身上，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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