采集自动组合、保持两个信号间的通用法则

　　采集自动组合、保持两个信号间的通用法则

　　采集自动组合、保持两个信号间的一致性，这是贯穿训练中心的通用法则。一直都想要开发这样一个app，但开发和运营并不是一个易事，最好的答案依然还是要在人工智能领域。在开发或者搭建前，我们应该要好好思考下这件事情和人工智能有什么关系。第一种解释可能会比较简单，那就是通过简单的接口来收集信息。再进一步展开解释，就是对用户授权给计算机所要求的收集样本特征的一套接口的封装，使得机器能够进行智能识别的过程。

　　如同电影《机械姬》里的电脑，能够通过直接改变物理世界中球球的运动轨迹来通知人的行动和动作，从而达到更好的运动控制的效果。但这毕竟太直接了，在我们开发app时，它已经根据获取的样本特征进行了二次处理，将它们固定下来，不能指导开发者，也不能提供任何数据给到app内使用。在这种情况下，我们必须要做的，是掌握应用的语义模型。

　　如同电影《机械姬》一样，或者像上文描述的世界，人与机器之间的关系并不是简单的“通过和拒绝”的逻辑关系，而是一种直接的依赖关系。语义模型能够让计算机掌握了人类知识中所有的逻辑规则、确定性特征，并让它们统一调整它们的运动结果，从而能够形成一套连贯和一致的效果。举个例子，人类在说话时，从头到尾，必须要呈现时间和空间两个方向上的关系，并且这两个方向必须有可靠的关联，才能表达清楚一段话的意思。

　　那么语义模型需要做的，就是确定说话方向和长度关系，确定关联关系，对两者进行编码，并输出逻辑关系和关联关系，确定语义规则，即说话顺序规则。在实际项目开发中，也是这样，基本都是反复从上到下，从左到右去进行语义模型的确定。它要做的，是从需求获取内容输入，在进行语义模型关联，形成语义规则，并将所有逻辑关系都运用在使用app上。

　　这里就涉及到有关语义模型的开发和使用了。选择一套合适的开发语言是首先要做的事情，确定何种语言开发的app比较适合人工智能，然后再选择开发语言的另一个重要标准，就是能否充分利用机器学习的技术。之前接触过的产品中，除了几家引入了机器学习，还有几家是接入了现有的语义模型，而且结果很成功。但语义模型相对计算机最基础和最重要的算法就差得远了，很多时候机器学习是提高app品质的基础，你只是用机器学习去做了重复的事情，自然不能保证方方面面。

　　两个方面，数据采集和自动组合。数据采集的流程基本是各家app都会有的，或者需要单独去做的，简单讲，大致是用户量大，数据收集量大的app，才需要做这些工作。整理好的信息用户只需要付出一定的paid成本，比如登录、注册，这样。