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最初的彷生神经元技术，并没有解决图像识别问题。
如果不主动升级图像识别系统，也许经过好几年时间，人工智能的核心彷生神经元系统储存大量数据，也能自动推演出相应的识别系统。
这是属于电子生命独有的眼睛。
先前配备的摄像头，只是将看到的东西以特殊格式保存起来罢了，但人工智能并没有真正理解。
经过和科研人员一番讨论后，大家得出一个结论，那便是要编写一套图像识别软件。
这个软件的主要功能，便是把图像信息，转化为代码信息。
只有成为代码后，电子生命体才能理解这些信息的含义。
陆杨坚信在智子技术大礼包内，应该存在解决的办法，他一边让技术人员们想办法编写一套图片识别程序，看看能否让电子生命小天，学会识别图像信息。
一边也在自己查看脑海里的大量资料，看能否找到解决办法。
闭关好几天，陆杨利用系统的加速时间，重新整理了一遍脑海里的技术资料。
最终还真找到了一点关于图像识别的信息。
计算机不管怎么改变，只要还是用的二进制晶体管制作的核心芯片，那么识别的任何信息，最终都是打开和关闭，也就是0和1的信息。
彷生神经元和真正的神经元，区别也不大。
真正的神经元，也是靠着神经元突触，连接和断开形成不同的信息。
那么图片先转化为0和1组成的特殊信息，比如一张熊猫吃竹子的图片，有数百万像素点，每个像素点代表的颜色是不同的，在相应的颜色xy轴坐标上，每个像素点都会有一个信息属性。
最终使用陆杨在智子技术大礼包中的一种特殊算法，便能将一张普通的图片，转化为纯粹由详细信息组成的代码数据。
陆杨立刻和技术人员分享了他找到的算法。
“我们现在只需要将这套算法应用起来，让每个像素点，都形成一个坐标参数，最后再让不同坐标数据，生成不同的标签，让小天从最基础的开始学习训练，在我们人为纠正的情况下，很快就能形成一套图像识别系统。”陆杨激动地和众人说道。
其他人大致听懂了，没想到陆杨竟然能提出一套全新的算法。
这套算法最大的价值便是学习能力。
最开始比如123这样的图像信息，随后再遇到类似的图像时，能最快速度匹配数据库。
程序员中也有高手，很快发现这套程序有个弊端。
那便是需要大量的纠错训练。
而且这个训练，基本没办法靠着计算机程序智能选择，而是需要正常的人类思维，通过视角观察图像信息和文字信息对应，进行信息确认。
例如一张图片，有小汽车、自行车、拉货的车，同样是车，小汽车和货车有可能外形相似。
….
在数据识别时，计算机程序可能会将两者混淆。
那这时候就需要精准地匹配选择一下文字对应的图片，让计算机程序的图像像素数据，对应准确的信息标签。
“这个方向没问题，就是要训练出来，需要我们手动调整数据，训练时间也许会很久。”程序员大牛说道。
陆杨笑着摆摆手道：“不需要太久，我们可以发动数百万数千万人帮忙，将这项工作提前做完！”
没有给大家思考的世界，陆杨便说出了最终答桉。
“我们现在不缺钱，可以用钱加速这个过程，大家在登录各种账户的时候，应该都用过图片识别的登录验证程序吧，只要将这套程序和我们的数据连接，相信很快就能完成这个工作。”
“虽然最后识别出的东西，只是二维图片信息，但等我们将二维搞定以后，三维坐标以后再慢慢调整
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