这需要多大的计算量啊！苏启东不由的惊叹道。
吴浩听到他的话后笑着回答：“所以这就需要
能强大的AI运算系统和计算机了，在这方面，我们动用了自己的超级光子计算机。”
听到吴浩的话，众
再次不淡定了，不少脸上都露出了羡慕嫉妒的表
。果然，这真的是壕无啊。一家科技公司居然拥有自己的超算，而且还是全世界算力排行榜上非常靠前的存在，这让他们这些搞了大半辈子科研的无疑羡慕嫉妒的流出了
水。
要知道，曾几何时，我们国内超算算力紧张，为了优先满足经济和国防建设需要，他们只能是靠后，并获得非常可怜的算力资源。
现在当然不比那些年了，超算比较多，算力也算是充足，但还没到能够肆无忌惮充分利用的那个阶段。
而在这方面，浩宇科技不由的走在了他们前面。家可以利用这样能卓越的超算算力来计算一些复杂的数字运算模型，从而加快研发进程。
这也是为什么，浩宇科技能够在这短短这些年里面，在技术领域取得如此辉煌成绩的重要原因。懂得投
，重视投，充分利用投，让浩宇科技从一个几个的创业团队，一跃成为了国际智能的科技巨
，它的成功不是没有原因的。
想到这，众也不由的佩服起吴浩的魄力。据说当初也是他力排众议搞新型光子计算机的，对于当初一家正在发展阶段的科技公司来说，投那么巨大来发展研制自己的超算，这种魄力，这种远见是绝大多数都无法相比的，活该他成功了呢。
关注了一下众的反应，见大家没有再问的了，他随即接着讲道：“其实这套系统中最难的应该是表管理系统了，相比于肢体运动系统来说，表管理系统更为庞杂，更为
细。
肢体动作其实很简单，相对来说更容易模仿生成出来，可是面部表，尤其是感表达这方面，却很难进行学习。因为我们的表非常细，面部一点点小小的变化，都能够表达出不一样的内心绪反应。
甚至同样的表，目光不同，表达的意思也既然不同。
所以我们就需要工智能系统在数亿数十亿份面部表的图片，视频中进行学习训练，从而生成一套自主的表管理系统。
这套表管理系统必须要足够的准，能够准确的表达各种绪。
要知道，我们在
流的时候通常都是顶着对方的脸来看，也没有什么喜欢盯着家的胸，家的
，或者大腿看吧。”
听到吴浩的话，众都会声的笑了起来。吴浩所说的这种况肯定是有的，但是除了一些流氓和社牛症患者外，其他绝大多数即便是看也是不经意间，或者是经对方同意的特殊时刻，其他时候都会本能的避开，这是最基本的里面。如果谁真的在大庭广众时候盯着异这几个部位看的话，非得被当做流氓抓起来不可。
调节一下现场气氛，吴浩接着介绍起来。
“也正是如此，所以我们能够非常清楚的注意到对方面部表的细微变化。所以想要让我们的机器足够的真实，能够以假
真，这个面部表管理是关键。
所以我们建立了庞大的面部表数据库模型，专门来进行系统针对的训练，到现在为止，我们所学习模拟生成出来的微表就有上万个，包括了类喜，怒，哀，乐，愁，苦，怨，思等等领域所有表，可以说做到了全覆盖。
并且，我们还进行了专门的耦合训练，针对于环境或者说与之流对象的言行举止，来做出适合的相应表肢体反应。
而这其中又有很大的不同，我们都知道所针对对象的不同，我们的反应表现也就会有很大的不同。比如我们与熟和陌生之间的反应就会天差地别，我们与恋与普通朋友之间的反应也有天壤之别。
甚至我们面对不同朋友之间也会有很大的变化，这些都需要这套机器肢体运动和行为控制系统来进行负责，非常的复杂。”
说到这，吴浩缓了气，给了众一点点消化反应时间，然后这才接着讲道。
“这么庞大的学习训练量，如果是紧靠工来矫正的话，那估计要忙到猴年马月了，根本不现实。所以我们必须要做一套AI矫正系统，来专门对机器肢体运动和行为控制系统所生成的肢体动作，言行举止，表反应进行矫正。
通过不断的矫正学习训练，这才有了今天大家所看到的这些技术实验成果。
当然了，这项工作会一直进行下去，永无止境，就像是我们一样，从出生到老都是一直在接受新消息，新内容，学习接受适应这些变化，机器也是一样的。
只不过前期我们是通过超算工智能系统，后期我们会由机器自主来完成这些环节和内容。”
“可是这么一来，机器会不会越发的独立，最终形成自己的独立格，独立认知价值观，最终变成类，并且脱离类的控制。”在场的一位专家提出来了自己的问题，或者说忧虑道。
听到这个问题，在场的众不由的点，随即看向了吴浩等待他的答案。
吴浩笑着摇了摇：“不会的，这就涉及到了我们接下来要讲到的机器的认知与互逻辑系统。
在详细介绍这方面前，我先回回答您所提出的这个问题，并由这个问题来带有关于机器的认知与互逻辑系统方面的内容介绍。”
吴浩看着这位专家笑着讲道：“首先，我们要明确一点，那就是机器永远是机器，它永远都不会成为。
哪怕未来，机器与类的界限和分别越发的模糊，也永远都不可能相互混淆，因为这二者有本质上的区别，这一点是无法改变的。”
吴浩说的没错，机器与类的界限和区别会随着技术的发展而越发的模糊，而这其中重要的推动者之一或者说罪魁祸首，就是吴浩他们了。