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因此需要调整图片特征,尽可能把图片和文字的吻合度拉到最高,用多张图片交叉说明一个词汇,类似于AI学习的过程,但为了沟通的便捷性,又不能让每个字词对应的图片太多,否则会严重拉长语言学习翻译的时间。

第二代星际语言翻译器,意识到外星生命可能并没有眼睛,压根看不见屏幕,因此增加了多种可见光之外的信息传达方式,整个翻译器的体积也急剧上升,从一块小屏幕,变成了冰箱大小。

但失去了图片,信息表述变得更加困难,神童们到这个版本开始研究,生命感知世界的方式总共可以有多少种?并尝试理解不同感官在脑海中形成的世界是什么样子,再进一步推导可能的语言形式。

研究结果比较乐观,大部分生物大概率会有视觉,因为光是感知世界最及时的媒介,用其他方式感知世界,在各类场景下往往会丢失大量信息,继而在生存进化中落入下风,很难成为星际文明。

第三代星际语言翻译器,添加了更多“达成共识”的初次接触信息。

譬如加入了中性氢原子的跃迁图像,氢原子在可观测宇宙中随处可见,无论在哪个星球诞生的文明都会熟悉氢原子,而跃迁长度21.106厘米以及跃迁时间0.704纳秒是固定的,就可以在长度单位和时间单位上取得一致。

各类物理化学知识都被加入初次接触信息中,毕竟整个世界是物理化学的世界,只要在物理化学层面达成一致,就可以一点点描述万事万物,虽然可能非常麻烦,但至少可以把翻译误解降到最低。

第四代星际语言翻译器,引入了更多信息论的成果。

譬如著名的齐普夫定律,也叫省力法则,拿足够长的一大段人类文字,将其中的高频字词统计出来,大概率会出现高频词次数和次序排序的反比关系,也就是说第二高频词出现的次数会是第一高频词的二分之一,第三高频词出现的次数会是第一高频词的三分之一,往后四分之一、五分之一等等。

最初齐普夫定律是从人类文本里总结出来的,但后来生物学家们发现,海豚座头鲸之类可以互相交流的生物,声音变化分布竟然也符合齐普夫定律。

此外这一版本的翻译器尝试额外引入了多种人类语言模型,用来应对不同信息熵的外星文明语言。

信息熵也叫香农熵,由信息论祖师爷香农提出了最初公式,历经一个多世纪的学术研究,结合马尔科夫链等理论,被反复升级优化。

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