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第118章 115,人类的爱情

115,人类的爱情

我还研究人类的爱情。西西道。

Masa和小薇都笑了。

我已经从留学的孤独状态恢复过来了,我爱上了我们自己民族的男人。现在才发现,Masa说到,东方的男孩挺不错的。

Masa心里最明白,西西一直为能让她恢复到正常心理的爱情做各种研究。西西在情感心理,生理基数,药物控制方面进行研究。他们还偷偷做一些秘密实验。

西西说,软件工程师说人类爱情程序现在还不可行。人类的感情过于复杂。

你都已经研究些什么?小薇问。

观察你周围的人类的爱情,你会对人类有更深的了解,我们学了很多,有了一些很深的洞察。西西说道。

爱情让人类觉得有了未来。西西说。这是基于人类社会学的结论。

从心理的角度,爱情让人类充满幻想。并虚拟各种故事。脑袋会释放相关化学物质,产生的效果就像鸦片。

从生物学的角度,爱情很好解释,西西说。研究人员发现,爱情产生于脑部而非心脏,脑部图像、激素和遗传学能帮我们更好地解释爱情的奥秘。这个过程有生殖系统进化的力量主导,爱情有伴随荷尔蒙的单向的人类的生理分泌物。激素分泌物的出现形成了欲望,渴望作为初始激情目的是促进交配。

所以,爱情才有失效性,是因为这种激素分泌过多的本质是对身体有损害的。肾上腺素等激素确实可能诱导相关的心碎综合征,严重时足以致死。

本来激素对生殖能力的集中提取甚至是过度提取,雄性每次在生殖动作完成会出现极度疲惫现象。

机器人开启了一个空气视频,光场芯片驱动空气中出现画面,这时她们的眼前出现画面。爱情生理过程分为二个阶段:首先分泌激素催熟,产生性吸引力,发春过程,伴随产生对伴侣的依恋。接着是配偶阶段。

西西说,这是机器人建立的生物学模型,它其实就是一个哺乳动物的生殖驱动器。分泌激素后会产生类似饥饿或口渴的感觉。人类恋爱时,皮质醇增加。

生殖功能完成以后,男性暂时会终止分泌物,来保护身体衰败。女性则继续对优质基因保持寻求,并进行筛选。爱情确定关系以后,身体减缓消耗并限制激素分泌,图示爱情开始十五个月以后产生亲情关系。

人类爱情方式发生的主要问题是男女之间的信息不对称和需求不对称,这是人类在出现爱情时的主要内在矛盾。

从社会学的角度看,人类此间会出现一种目标导向的动机状态,推动人类走向奇怪的行为。

人类的爱情是一个令人费解的反常现象,长期一夫一妻的关系在动物界中极为罕见,在哺乳动物界中不到百分之三形成单配关系。

西西看见她们听得很认真,她们甚至都不想打断西西说话。

人工智能对跨学科和领域的研究得心应手。

女性常常对人类的爱情不满意,尤其是已婚女性。

如果没有真爱,人活着有什么意思?尤其是感情受挫折的人,看到街头的爱侣们相互顾盼自豪,又是羡慕又是难受,心里非常的不平。针对女性的需求,人工智能曾经在对爱情的学习的基础上,对人类的进行生物学基因改良研究和实验。我在超级资料库里面发现几起类似的历史研究案例。爱情生物基因改良行为其实历史蛮久的。

机器人基因改良实验,也促进了新类人种族的出现。

机器人开启了另外一个空气视频,她们的眼前出现的画面。这些爱情激素化学物质包括:神经递质,神经生长因子,睾酮,雌激素,多巴胺,去甲肾上腺素,血清素,催产素,和后叶加压素还有促进睾酮足够的脑水平的可-卡-因因子。

深圳大学的人类学博士曾音荃博士曾经担心,人工智能对人类爱情的生物学研究,确定了爱情伴随产生这些激素成分,将会有一些不理智的建议,来重新创建初期的激情。这是她说过的话。以及从眼前的视频里出现图像和声音。

这是对自己不自信的一个女孩,她之前提出的生物工程案例。这个女孩家里很有钱。数十年前战前的一个基因实验室的实验,这是一个未通过人类批准的实验。这个实验在武汉郊外一个基因实验室进行,这个实验在对她的性伴侣进行医学改良。取得了不小的进展。智能机器人对生物学改良进行了深度信息学习。跨学科交叉研究。

这起案例的人类基因改良以后,人的力量变的更强大,身体出现变异。伴随的进行生物学实验,改良工程过程和数据。

西西又分享了另外一个案例的视频演示过程,这也是一个典型案例,西西说:这是根据一个女客户的需求进行了,这个女客户对她不忠的丈夫进行医学改良,智能机器人没有能力去考虑其它科学家的建议。

智能机器人利用动物激素对人类进行生物测试,DNA剪接,超级基因培育,并进行了病理学改良。

对于爱情的生物学改良,因不同机器人所学的功夫而异,拿出来的综合方案不同,刚才这个方案无疑是最强大的。有人认为,这方案改良程度过大,已经异化成为新的类人种族了。

小薇对这个位置于武汉郊区的实验室做了进一步的寻问。

所有的机器人都能做生物基因学工程改良吗?小薇问。

西西说,不是。没有对这个领域深度学习和深度实验过的智能机器人是不理解这些的。

机器人的学习是有驱动和目标的,因此不是每个机器人都会做,而且不同的机器人对过程的能力也是不同的,这是深度学习的结果。就是超级智能机器人在跨学科深度学习时也会出现分歧,这种随机的差异化,产生了分支目标设定的差异化,你永远也不会明白在一个特殊的领域,为什么别人在一个具有分水岭性质的结论机理建立时,需要引进某一个分析技术,你可能以为这是一个很普通的算法处理。

其它机器人根本看不懂没有学习过的实验结果和逻辑。

小薇有些感触,人类太聪明带来的悲剧在于,人类的聪明并不是用来为人类谋福祉。人类曾经的贪婪和自私已经给自己埋了苦果。

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