红后（红后效应）

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1生化危机1不关闭红后是不是就阻止病毒外泄?

1、恰恰是后来人们打开了蜂巢，关闭了红后的系统，才造成了隔离的失效，也就造成了后来的传播。

2、其实没矛盾，生1保护人类避免病毒泄露，生5灭绝人类看起来前后冲突。但是有个前提，红后只是保护伞公司的人工智能，一切听命于保护伞公司。

3、第一部，红后就在第一时间关闭了蜂巢，杜绝丧尸跑到地面，从而避免病毒外泄，保护人类，但是特工们强行关闭后，才导致丧尸外出感染。

2红后是好的还是坏的

红后一直没算变坏，它内部有两个程序，一个是保护人类，一个是不得伤害伞公司人员，而伞公司要清除地面的人类，所以这两个程序一直在冲突，它只能一边帮伞公司做事，一边企图反抗伞公司，夺取控制权。

说不上好坏，因为红后的最终目的就是保卫安布雷拉公司。安布雷拉是坏的，那她就是坏的。

红后的任务不是保护地球吧？不是为了防止病毒泄露，感染别人，然后红后觉得只要把人类杀光了，病毒就无法感染别人了。并且消灭人类的成本比保护人类要少很多很多。

3谁可以详细的解析一下生化危机系列电影的剧情

1、《生化危机1》：保护伞公司，地下总部---蜂巢，新研发的T病毒别人偷走，小偷还打破一管病毒打算杀死所有人，毁灭证据。公司总部派特种部队去关闭警报，查明真相。

2、《生化危机》全系列电影剧情是：爱丽丝本身也是克隆人，也就是研发T病毒博士的女儿。克隆出来的。没有植入童年记忆。所以记不得小时候。当博士发现T病毒的危害，打算不在研发。然而保护伞公司领导，杀害了博士。

3、复仇女神计划，就是使用游戏生化危机1中的BOSS、生化兵器【暴君】作为原型，加入一种叫做NEMESIS（复仇女神）的寄生病毒，制作出来的新怪物。

4、保护伞公司研究出一种病毒，可以让人变僵尸，但如果能克制住这种病毒的人会变成超能力战士，爱丽丝就是试验品之一，有一集开头有N多的失败爱丽丝被丢在沟中。保护伞公司不断的改进爱丽丝的能力，想培养出最强悍的战士。

5、影片叙述爱丽丝在经历“生化危机3：劫后余生”事件后，持续在病毒肆虐僵尸横行的世界流浪，引领各地的幸存者寻找庇护。当她来到破败的洛杉矶时，陷入被僵尸包围的保护伞公司总部，面对前所未有的危机的故事。

6、剧情简介： 一项“死亡病毒”的秘密实验是个致命的错误。《生化危机》这部影片改编自广受欢迎的视盘游戏系列，是一部情节紧张的惊悚片。

4《生化危机6:终章》里的红皇后为什么要叛变帮助Alice开始对抗umbrella...

1、红皇后叛变了，因为她以人类整体利益为主。前一部追杀人类应该是追杀T病毒携带者，这些人死后会变成丧尸而且会把病毒传给正常人让他们也变成携带者，所以红皇后为了人类整体利益开始追杀这些人。

2、在最后红后也没有背叛保护伞公司吧，她本来就是一个电脑程序，他不能够背叛保护伞公司，这是写进她身体里边的一个程序，只是最后爱丽斯出来了之后红后选择帮助保护伞公司的另一半的主人。

3、当所有人都被这个反转剧情套路了之后，红皇后给出了解释——因为要确保Alice会愿意为了全世界而牺牲自己。

4、该片由美国索尼发行公司发行，由英国导演保罗·安德森执导，米拉·乔沃维奇、艾丽·拉特等联合主演。

5、红皇后的任务阻止病毒蔓延，并且研究爱丽丝等变异体。但是威斯克却没有按照红皇后的指示做事，而是要和爱丽丝一起保护聚集地，要把爱丽丝及其他一些变异体救出来。

5如果生化危机中,不切断红后,会发生大规模的丧尸吗?

1、讲真，如果不切断红后，单从那一片来讲，是绝对不会爆发丧尸的，因为保护伞不会杀到在一个地方进行多次实验，所以丧尸被红后关住，就会慢慢腐烂，而舔食者也会被几乎永久性的封存起来，等待着保护伞专业人员的进一步处理。

2、从现实来讲也不可能，毕竟人类本身就充满了作死情结。

3、在《生化危机》中，丧尸并不是红皇后要放出来的，警察小队进去关掉了红后（电路总闸），总闸被关掉了，就失去了安全防卫功能，原本被关着的丧尸就跑了出来。

6如何构建一个像红后那样的人工智能

那么我们假设现在有两个需要学习的新生事物A和B，而我们先后用一套神经网络去学习，就会出现一个非常尴尬的局面：让人工智能学习完A之后学习B，之前为完成A任务所建立的神经网络就变得无用，需要再次从0开始积累。

实施需要以下步骤： 数据收集：收集各种数据集，包括结构化数据和非结构化数据，例如传感器数据、图像、文本文档等。 数据清洗：对数据进行清洗和预处理，以确保数据质量，包括去重、缺失值填充、异常值处理等。

采用后一种方法时，编程者要为每一角色设计一个智能系统（一个模块）来进行控制，这个智能系统（模块）开始什么也不懂，就像初生婴儿那样，但它能够学习，能渐渐地适应环境，应付各种复杂情况。

数据数据是人工智能发展的基础，图像识别、视频监控等都需要庞大的数据支撑下去进行模型训练和深度学习，数据集有良好的表现并不能保证其训练的机器学习系统在实际产品场景中表现良好。

也就是说人工智能是全人类知识共同体的结合。你我们都是未来人工智能时代的一部分。目前的人工智能技术还不成熟，许多领域都在初期探索阶段，所以还没有一个准确的说如何掌握人工智能的方法或者说标准。

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