价值，没有实际用处，所以那天回去之后，我就开始思考这个问题，我希望找到一种数学方法能描述这种机制，后来我去拜访了一些老朋友，和他们讨论这个问题，最后我们得出来一个模型，一个公式，模型很复杂，是上海交大的超算帮忙构建的，在模型里有三个最重要的参数，一个是关联性，一个是时间距离，一个是空间距离，如果我们把它画成一个简单的坐标系……”
赵博文直起身子，拿起茶几上的笔，在一张草稿纸上画下直角坐标系，横轴是L，代表空间距离，纵轴是T，代表时间距离，与原点的距离代表关联性。
“我们模拟构建了很多很多场景，用卷积神经网络来学习，方法很简单粗暴，但是很有效，AI的判断速度比人脑快很多。”
赵博文开始在坐标系上打点，然后把草稿纸扶正给周围人看，他在坐标系的第一象限里均匀打了密密麻麻的小点。
“每一个点都是一个场景，一次事件，一次实验，它们是离散的，互相之间没有关系。”
“我们把它们全部输入模型进行运算，进行第一次筛选，这次筛选的标准是时光慢递能否通过大过滤器，第一次筛选的结果是这样的。”
赵博文在坐标系内画了一条对角线，从纵轴的高点划向横轴的远点。
“这条线以下的部分全部失败，它们与原点的关联性过强，目的性太强，会被过滤器捕捉到，只有这条线以上的部分，距离原点足够远，才能逃离过滤器。”
“距离原点越远的事件，与原点的关联性越低，关联性越低，目的性也就越低。”赵博文
第86章 尾声(2/8)