“这z语言难度实在太大了，我耗费了整整两周，相当于普通人花了11年。现在，该试试它的威力到底有多大了！”张小智觉得有点疲惫，但又迫不及待地想编一段真正的人工智能代码试试。先来个简单测试，花了1小时编写、调试代码，一段“双足行走”代码新鲜出炉了。
由于没有试验环境，只能在电脑上模拟了。崎岖不平的山路上，一只虚拟猴子正在跌跌撞撞学习“直立行走”。
“哈，只用了20分钟就学会双足行走了。至少证明咱这z语言1.0版完成一般的人工智能任务是没问题的。”
再来一点略有难度的“考验”！
花了4个小时编写、调试程序后，一段“复杂路况车况”判断代码上阵了。
张小智直接使用实际赛车情况来测试自己的代码。同样，由于没有实验环境，测试方法很简单，他找了一些“越野车拉力赛”的录像，还原成3d场景，然后在电脑上让一只虚拟猴子“过马路”。
路，是起伏不平的，有的车甚至会高高跃起凌空飞行好几米才落地。车，是混乱不堪的，发生碰撞后的汽车走向很难判断。
但是张小智的虚拟猴子只用了58次就学会了“过马路”。当看着屏幕上的这只猴子小心翼翼地胜利达到赛道对面时，张小智一阵欢呼。
“噢耶！太棒了！”难以言表的激动啊，哥虽然之前知道z语言1.0版功能上是可以用的，但没想到它用于人工智能是如此出众！看来可以实地测试了！
才用了58次，这简直是神一样的记录啊！
要知道，张小智并没有教虚拟猴子“牛顿三定律”之类的规律，但它能够领悟出如何躲避混乱复杂的越野车，起码得预测越野车的轨迹和路线呀！
更何况，车是由人开着的，人的想法经常会变。虚拟猴子能够安全地躲开这些车，说明它也掌握了如何去应付那些“规律不明显的突发事件”。
“现在，再试试人物识别能力！”张小智信心越来越足。
又花了7个小时，一段“人物识别”程序正式投入测试了。
张小智找了五万张含有小孩的图片，希望这段程序能够识别出这些图片的“共同点”。
没想到，才输入了7千3百多张图片，这段代码就已经找到图片中的规律：有小孩。
“这，这也太逆天了吧？！”张小智愣了。<)和谷歌院士杰夫·迪恩(jeffdean)领导的团队开发的。
他们使用了1.6万片处理器创造了一个拥有10亿多条连接的神经网络，并且从网上随机选取的1000万段视频，经过一段时间，该软件系统识别出了“猫脸”。
可是，张小智的硬件只有64颗4核cpu呀，而且只用了7300多张照片就识别出了“小孩”。
这样的结果，连z语言的创造者张小智自己都震惊了，他反复检查了几次代码，还是不敢相信。只好继续测试。
这次，是从照片识别“建筑”。
建筑，是五花八门的，是个相对抽象的概念。一栋楼、一间房，都是建筑，甚至连一孔桥、一座塔也是建筑。
当输入了3.9万张含有建筑的照片后，人物识别程序真的识别出了“建筑”！
“啊！”张小智激动得快要窒息了。
这一刻，他很确定自己真的找到了让计算机“领悟”的秘诀。
如果说目前最高级的智能仍然是“伪智能”的话，张小智知道，自己完全有能力借助z语言开发出“真智能”了！只不过还需要一千倍、一万倍的资源而已。
这里面有一定的运气成分，也有他近期孜孜不倦积累的功劳。之前学习数学，其实已经打下了很好基础，后来对自己大脑的深刻理解，又大幅度提升了成功率。最后又呕心沥血编制z语言，终于射出了关键的临门一脚！
“哈哈哈哈，就凭这一点，老子足够立足于世了！”在接受了“现实”后，张小智狂笑不已。
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