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虛擬圖書館裏麵的書籍浩如煙海，他想要找也不是那麼容易的事情，而且有些根本就沒有現成的東西，需要他根據理論再創新。
但是這樣的困難，並沒有讓他選擇放棄，因為他認為這是一項非常有意義的工作，甚至比當初編寫人工智能更加有意義。
看到一個原本破陋不堪的虛擬世界，在自己的努力之下，一點點構建起來，變得越來越真實，那種自豪感每時每刻都充斥他的心田。
一個星期之後，他已經將基本的框架給構建起來了，但是真實度隻有10%左右，如果是作為遊戲場景，已經是非常先進了。
表麵上看，裏麵的很多東西都是符合現實物理定律，但是隻有他知道，這樣的程度也隻能欺騙一下普通的民眾，完全當不得真。
接下來他準備花費一個星期的時間，將真實度提升到至少50%，至於是否達到他定下的目標，也就是80%真實度，就要看運氣了。
其實真實度到底是多少，並沒有一個可以衡量的標準，因為就連他也很難知道100%的真實度到底如何，哪怕他生活在真實的世界裏。
因為沒有人能夠說清楚，我們所處的世界到底是什麼樣的，我們看到的真實世界同樣也是表麵的世界。
所以這個判斷標準是感性的，也就是以他對世界認知的水平作為標準，超過80%就算是合格，所以這個上限就是他對真實世界的了解水平。
因此他目前構建的真實度10%的虛擬世界，其實真實度在普通人眼裏已經相當高了，隻是這樣的係統，還遠沒有達到他的期望值。
而支撐這套係統的，就是那無數的公式，因為他構建的不是遊戲地圖，遊戲地圖是確定的，表麵上其實可以做得很精細。
而他構建的是一套可以模仿現實世界任何場景的係統，就意味著並沒有固定的場景，需要根據實際需要，臨時生成的。
而支撐這套係統能臨時且快速生成一個符合真實世界的場景，背後就是這些無數的科學公式以及人工智能技術。
操作人員隻需要按照自己的實際需要在前端設置一些參數而已，背後的這套係統則是根據這些需求參數和背後的一套理論，利用人工智能技術，快速實現出來。
通過這麼一套係統的研發，葉子書感覺自己全方麵都得到了提升，隻要消化這些知識，還有很大的成長空間。
之所以要消化，還是因為他很多知識並沒有經過仔細的思考，隻不過是他從虛擬課堂上麵或者是虛擬圖書館裏麵獲得的。
由於時間緊迫，加上理解一些知識的難度並不低，他幹脆隻是將公式記下來，並沒有仔細看他們的推理過程，也沒有思考這條公式背後的真正含義和運用領域。
說明白一點，就是他現在還處於死記硬背的階段，現成的公式他是記下了不少，但是想要靈活運用這些公式，就沒有那麼簡單。
需要他今後反複咀嚼，將現在死記硬背的知識，真正轉化為屬於自己的知識，這都需要時間來消化。
而且他認為通過這麼一套模擬真實世界的係統性項目，讓他對於整個知識體係有很好的了解，這和之前一步步學習有很大的不同。
以前那種學習方式，總是限於局部認知，而現在這種模式，雖然有點死記硬背，但是卻能提前建立整個知識體係，非常有助於全局把握。
這樣再回過頭來一個個學習這些知識點，就要快速很多，且更加成體係，學習效率會更高。