098 數據挖掘復活L（1 / 2）
打定主意後，陳旭就開始研究道路識別的人工智能。
他本來是有擁有這個功能的人工智能算法，但是壓縮模塊的部分是代碼分身。
既然做這個算法是為了麵向大眾要賣錢，陳旭肯定不會用之前的那個代碼。
他還沒落魄到賣代碼分身的地步。
他要做的這個識別算法是從另一個方向入手，即自主學習和大數據分析。
關於這算法的核心還是用l的代碼。
當初l在分析特斯拉路測算法的時候，順手做了一些筆記和改進。
雖然隻是寥寥幾筆，卻是讓人嘆為觀止的點睛之筆。
原先特斯拉的人工智能學習算法是一種無數次測試數據疊加的算法，很像是阿法爾狗的學習算法。
他們的思路就是不斷地學習，不斷地填充數據庫。
所以算法龐大，數據量龐大，一旦數據傳輸出了點延遲，就會導致車禍。
而l在算法上做了一點點手腳，他讓學習算法有了回饋線程。
就像是一個不斷刷題的學生忽然學會了從做過的題目裡總結反思，從相似的題目裡找到共性，從而達到舉一反三的效果。
說起來簡單，達到的效果卻是翻天覆地的。
具體的效果需要陳旭把這個算法給實現出來，l隻做出了關鍵性的步驟，並沒有完全實現出來。
留給陳旭的工作量還是很大的。
他拋棄了研究代碼分身的時間，全身心投入到了人工智能算法的開發當中。
日子一天天過去，到了二月底，陳旭終於完成了一個測試版的算法。
一經測試，bug多到爆炸，根本沒法運行。
陳旭抓了抓頭發，他和l之間的差距還是太大了。
他躺在床上，心底感嘆，如果有l幫忙就好了。
這時，一個大膽的想法躥進他的腦海：
「可不可以用數據挖掘把人工智能l給復原，然後改寫限製，讓人工智能l為我工作。」
想到這，他趕忙爬起來，轉變思路，開始挖掘人工智能l的殘留數據。
恢復工作很艱難，l編寫的人工智能『自毀程序』做得太乾淨了。
像是拖了八遍地麵的犯罪現場，很難再找到鮮血的痕跡。
即使有些數據殘留，遠遠不夠復原出來人工智能l。
陳旭想了想，如果能找到l的原始版本進行數據對照，那數據挖掘就會事半功倍，和當初津木大數據中心恢復美爾整形醫院數據一樣的思路。
但是人工智能l的原版本去哪找呢？
l留下來那麼多版本的人工智能，陳旭根本不知道哪一個是l的前身。
他坐在床上仔細思考。
人工智能l設置的演化基線是l本人，所以人工智能l一定是和l朝夕相處的，比小醜女接觸l還要多一些。
當初在黑客聊天室裡一共三個人。
l，小醜女哈莉，安東尼大爺。
陳旭緩緩揚起嘴角，他知道人工智能l的前身是哪一個人工智能了。
他在文件夾裡翻到安東尼大爺的源代碼，將其加入了數據挖掘的對照組裡。
數據挖掘的進程果然加速了。
陳旭等數據挖掘的過程裡，他編寫了好幾層限製算法，留作加入人工智能l的算法當中，甚至最外層還有代碼分身組成的防火牆係統。
比當初控製小醜女哈莉要嚴格復雜得多。