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据相关数据统计，优化后的算法在处理1PB的数据量时，仅需数小时，而之前则需要数天时间。
具体来说，处理速度从原来的每天100TB提升至每天5000TB，效率提升了50倍。
苏澈还致力于提升人工智能的自主学习能力。在系统灌入的知识参考之下，他设计了一套创新的强化学习机制，使得人工智能能够通过不断试错来优化自身的决策能力。
这一机制不仅提高了人工智能的学习效率，还让它在面对未知情况时能够灵活应对。
例如，在复杂的战略游戏中，人工智能可以通过与不同对手的对战，快速学习并制定出最优策略，其表现甚至超越了顶尖的人类玩家。
据实验数据显示，经过苏澈的改进，人工智能在战略游戏中的胜率达到了惊人的95%以上，远超人类顶尖选手的平均水平。
在一项为期一个月的测试中，人工智能参与了500场战略游戏，仅输了不到10场。
而在另一项对比测试中，人类顶尖选手的平均胜率仅为80%，人工智能的胜率则高达97%。
苏澈在改进人工智能的过程中，还着力解决了一个具体案例，即智能家居系统的优化。
当时，智能家居系统虽然已经普及，但在实际应用中却存在诸多问题，如设备之间的兼容性差、响应速度慢等。
苏澈针对这些问题，对智能家居系统进行了全面的升级。
他首先优化了设备之间的通信协议，使得不同品牌的设备能够无缝连接，实现了真正的智能联动。
其次，苏澈引入了一种先进的预测算法，使智能家居系统能够根据用户的生活习惯和喜好，提前预测用户的需求并做出相应的调整。
例如，当用户下班回家时，系统会自动调节室内温度、打开灯光、播放用户
