Đêm nay, hắn muốn thu thập dữ liệu cho Ba Đậu Đậu, bao gồm những loại câu giao tiếp, cách biểu đạt cảm xúc, cách nói chuyện, những kiến thức khác v.v…
Một phần mềm trí tuệ nhân tạo thì cần phải có một lượng lớn thông tin và một giải thuật tìm kiếm. Giải thuật tìm kiếm càng tốt thì tốc độ vận hành của Ba Đậu Đậu sẽ càng nhanh hơn, chỉ cần đặt ra câu hỏi thì nó sẽ lập tức có thể trả lời lại ngay.
Và thời gian chậm trễ càng thấp thì mức độ cảm giác chân thực của Ba Đậu Đậu đối với người dùng sẽ càng được nâng cao hơn.
Mặt khác, một lượng lớn dữ liệu và thông tin chính là để Ba Đậu Đậu có thể tìm kiếm ra câu trả lời thích hợp nhất nhằm đáp lại mệnh lệnh của người sử dụng.
Số lượng thông tin này là một con số rất là khổng lồ, không phải chỉ cần vài bộ máy chủ lưu trữ thì liền có thể lưu lại được hết dữ liệu cần thiết.
Bởi vì con người ta một ngày giao tiếp biết bao nhiêu là câu nói, mà muốn lưu lại hết những câu nói đó với ngữ điệu và cách dùng trong nhiều tình huống khác nhau thì dĩ nhiên là không thể ít hơn con số hàng tỉ tỉ terabyte rồi.
Đó vẫn là FHYHvgtV chưa kể đến việc, trên thế giới có nhiều loại ngôn ngữ khác nhau và mỗi ngôn ngữ lại có cách thức giao tiếp, không nơi nào giống nơi nào cả.
Mà thời gian và khả năng cần thiết để thu thập những thông tin đó cũng là cả một vấn đề, bởi vì những một số thông tin đó sẽ có thể dính líu đến những thông tin cá nhân và riêng tư của người dùng.
Giống như khi mọi người sử dụng điện thoại hay máy tính thường sẽ có một mục nhà phát triển gọi là ‘Dữ liệu cải tiến’, ‘Giúp nhà phát triển cải tiến sản phẩm’ v.v…
Đó chính là cách mà những công ty công nghệ lớn như Alpha Bet, Apple, Microsoft, IBM… thu thập những luồng thông tin để phát triển cho phần mềm trí tuệ nhân tạo của bọn họ.
Hiện tại, Ba Đậu Đậu cũng chỉ mới là hình thái sơ khai của nó mà thôi. Giải thuật tìm kiếm thì Đình Tấn đã có sẵn rồi và dĩ nhiên là không phải do hắn sáng tạo ra, mà chỉ là một sản phẩm của những nhà khoa học trong tương lai tận thế mà thôi.
Đây là một loại giải thuật được nghiên cứu và phát triển dựa trên những tài liệu thu được từ đám quái vật ngoại không gian xâm lấn, kết hợp cùng với những kỹ thuật có sẵn trên trái đất mà tạo thành.
Nó bao hàm rất nhiều loại thuật toán như thuật toán mạng neuron, logic suy luận, tính toán tiến hóa hay các loại thuật toán tìm kiếm v.v…
Thế nên, nếu đem so sánh tốc độ hoạt động của nó với những loại giải thuật cao cấp nhất ở thời điểm hiện tại, khi hoạt động trên cùng một bộ máy chủ và một cơ sở dữ liệu, thì chắc chắn giải thuật của Đình Tấn sử dụng có thể vượt trội hơn vài mili giây.
Đừng xem thường số lượng vài mili giây này. Phải biết hàng trăm nghìn nhà khoa học hợp sức cũng đã mất hơn 10 năm mới có thể cải thiện được con số vài mili giây, bấy nhiêu đó thôi thì đã đủ biết nó là nhiều như thế nào.
Còn lại phần thông tin, Đình Tấn trọng sinh trở về chỉ mang theo linh hồn và ký ức của hắn mà thôi. Làm sao hắn có thể mang về cả một bộ máy chủ lưu trữ những thông tin dữ liệu của phần mềm trí tuệ nhân tạo trong tương lai được chứ.
Chính vì thế mà hiện tại, hắn phải tìm cách để giải quyết vấn đề thiếu thốn nguồn thông tin trầm trọng của Ba Đậu Đậu.
Và cách giải quyết mà hắn đưa ra ngay lúc này chính là ‘Hack!’.
Đúng vậy! Hắn sẽ tấn công vào máy chủ của những công ty công nghệ lớn như Apple, Microsoft, Alpha Bet, IBM, Tencent, Samsung Electronics, BKAV v.v… có sản xuất phần mềm trí tuệ nhân tạo như hắn để lấy thông tin.
Điều này tuy rằng rất nguy hiểm vì khi bị phát hiện thì hắn sẽ phải đối mặt với sự truy nã của toàn án quốc tế. Thế nhưng Đình Tấn vẫn có thể tự tin hoàn thành mà không để lại dấu vết nào. Dù gì đi nữa thì kiến thức học được trong tương lai tận thế của hắn cũng không phải chỉ là để trưng bày đó cho vui.
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
