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    “程式,幫我拿下那些蘋果。”溫特帶著和平程式在逛超市,這也是他計劃應聘之處,現在隻是過來踩點。


    “溫特,你蘋果買的太多了,經過計算,你至少需要花費一周吃掉它們。”和平程式提供了下自己的建議。


    “程式,其實一直以來,我都有一個疑問,一個非常嚴肅的問題。”溫特明顯不想和和平程式討論蘋果的事情。


    “什麽問題?實際上,溫特你的問題都挺嚴肅的。”和平程式在聽到問題的時候,已經調整好思考模式。


    “你是怎麽識別蘋果的?”溫特一直沒有搞清楚智能機器人怎麽從一幅圖畫中分辨信息的。


    “溫特,那你怎麽分辨眼睛看到的畫麵裏麵的物品的?”和平程式沒有直接迴複溫特這個問題,采用了互動的模式。


    “我一眼看過去,就知曉這些是什麽物品,立體方位也會出來。”溫特想了下,確實一路走過來,就是這樣的情況。


    “我也一眼看過去,畫麵裏麵的所有能夠分辨出來的物品都被分成單獨的畫麵,然後這些畫麵送入不同的處理芯片,經過運算分辨出來,然後匯聚到主芯片,這樣我就知曉這些物品了,距離也一樣,用的是光測距方式判斷。”和平程式模糊地介紹著。


    “這裏有個兩個問題,你怎麽瞬間將整體畫麵分解成單獨畫麵的?怎麽運算知曉這是什麽物品的?”溫特發揮了自己的本色,確實溫特很容易抓住問題所在。


    “通過的光測距分辨物體,就像你看到那些物體一樣,你看過去覺的那些物體是單獨的,其實起作用的就是距離感,而顏色是另外一種判斷方式,這是迴複你的第一個問題的。”和平程式如果是人,應該不會迴複溫特這些問題,有可能沒有耐心迴複。


    “那第二個問題呢?”如果和平程式連續迴複,溫特就不會出聲了,溫特明顯會知曉和平程式會繼續說下去,為什麽還要這樣說話呢?這就不清楚了,問自己最清楚了,平時也是這樣說話的,沒有為什麽,就是自然表達,說這樣的話,好像條件反射迴複。


    “判斷這是什麽物品,這是一個難點,人類也並不能完全認識物品,根據一些經驗判斷,地上的長的比較小型的綠色植物是草,對風扇的認識是風扇裏麵有什麽元素,碰到不清楚的,就問,查資料,然後就大致知曉這是什麽物品了。


    對於我們來說,也是這樣的一種認知狀況,隻是我們的認知鏈接會比較強大,看到這個物品後,如果想要知曉更多這物品信息,可以調出一大堆和這物品相關的信息認知。


    我們用的是一種和人類一樣的類比識別方式,物品的信息是模糊形狀和顏色,顏色的數據存儲方式比較簡單,模糊形狀這種概念是比較難用數據來表述的,如果有二維碼這樣的標識存在物品上,我們認識物品就簡單多了,可是這不怎麽現實,我們必須有辦法進行模糊形狀認識。


    還有一種就是構造認知,對結構的分解,從關鍵的結構中認識這個是什麽物品,而且必須這關鍵結構我們是認識的,能夠識別出來的,最終還是涉及到模糊形狀認識,對圖標,對文字字符,數字字符的認知。


    圖標,文字字符,數字字符這種認知識別比較簡單,這畢竟大部分都是二維的,還是立體的模糊形狀認知比較難。


    這裏麵的認知,還涉及到局部認知從而知曉這是什麽物品,就像你看到書本的某一角落,就知曉這是書,這也是一個識別的難題。


    模糊形狀認知一般我們采用的聯係認知,就像門的定義,我們將這個物品放在整個畫麵中,然後得出一種定義,這個門物品安裝在房間的這個結構中,比較定義,我們就得出這是一個門了。


    我們先將整個畫麵能夠直接識別的認識出來,然後就可以識別那些定義的認識了,這隻是其中一種認識手段,其實人類的認識體係還是挺複雜的,是一個成長的認識過程,認識了就認識了,其實一直存儲起來,直接調用就可以,可是並不知曉具體機製是怎麽樣的,對於我們智能機器人說,隻能采用多手段來識別一樣物品。”和平程式注意到溫特一臉迷惑的表情,停下繼續敘述。


    “你們不是數字認知嗎?怎麽能夠聯係定義之類的呢?”溫特提出了自己的疑問,這是一個關鍵問題。


    “實際上我是為了能夠讓你明白,才這樣表達的,如果詳細點的,就變成了非常專業的數字轉換處理了,涉及到各種轉換,包括我現在這樣和你敘述,是經過很多轉換過程的。


    每個字符在我們內部都有唯一的編碼,這是簡單的識別,如果是普通的人機交換,這些編碼就夠了,因為不涉及到詞語,句子意思的理解。


    我們生產出來的時候,就內置了很多數據庫,這些數據是物品的詳細信息,我們不需要經曆人類的成長識別過程,我們有這個物品在離我們多少距離呈現什麽樣的數據信息,而且我們也有這種識別係統,能夠模擬出這物體在不同距離,在我們不同角度出現,會呈現什麽樣的數據信息,並且都會有所記錄。


    因為這樣太浪費資源,需要存儲很多數據,一般我們都有個主數據庫係統,我們會將這裏看到的物品形狀,距離這些數據發給主數據庫係統,然後由她得出這是什麽。


    我稱為這是我們的母係統,這世界上有很多這樣的母係統,我們一般都和最近的那個母係統聯係,因此對於我來說,就是看到物品,發這物品尺寸以及和我距離等參數給母係統,然後就識別這是什麽了。


    識別這是什麽,那後續就容易了,我隻要簡單的會說話,有表情,會跟著你行動,會對你的話語產生反應就可以了。”和平程式覺的如果不擺出母係統,這樣就說不清楚。


    “還是有很多迷惑的地方,你怎麽判斷我說的話是什麽意思,怎麽根據我的意思迴複我的,怎麽跟上我的,怎麽行動的,表情又怎麽處理的?”溫特絕對會是一個讓智能機器人崩潰的人。


    “看來不和你解釋清楚,這事情就沒完沒了,先說我的母係統吧,她存儲著很多數據,她是怎麽識別物品的,我將處理過的物品形狀數據,顏色數據,以及和我空間坐標距離發給她。


    她會類比,這是非常複雜的數據處理,也是非常複雜的數據關鍵點判斷方式,對比的是一些關鍵形狀點數據,然後就可以類比出這是什麽了。


    這樣,我就獲得了物品認識,判斷出你是我要跟隨的對象,障礙物存在地方,我行走的地方,理解你的意思比較簡單,關鍵字判斷,你說的是什麽,你的問題是什麽,然後我就將你的問題放到數據庫中搜索,得到一些解釋,然後將那些解釋讀出來,有時候會解釋的比較混亂,就是因為解釋好像比較混亂。


    很多初次認知,我們和人類一樣都是模糊認知,隻認外觀,就像一個鐵盒子一樣,可能用來裝什麽的,我們如果是第一次識別,會將這個當成鐵盒子,也並不能識別這個是做什麽用的,下次重複遇見,並且有所說明,就會將這認識鏈接起來。


    我們也會做猜測認識,在認知判斷值少於90%的時候,就當成猜測認知。


    就像現在,我是用我的語言係統在說話,將一些認知放置在我的語言係統裏麵,說出來給你聽,而不是簡單的複讀功能,我有自己的語言係統,有自己的語言設置,怎麽表達的能力。


    而我的語言係統不是固定的,根據我情緒,認知狀況進行調整的,我有情緒數值,是一種傳感器數據,會根據外界信息變化著,內部的一些狀況也會讓我產生情緒,就像沒有了能量,我會表現出餓,這個挺複雜的,我覺的這樣和你說不清楚的。”和平程式看起來情緒被除非成煩了。


    “好吧,我確實不是學這個,不懂這些,看起來裏麵確實非常複雜,要完成你這樣的智能機器人,看起來那些科學設計者要花費很多精力了。你說的能量係統我也很好奇。”溫特其實也不怎麽關注對方怎麽樣了,隻是會按自己的想要去做事情的人,就像問這個能量係統。


    “我是第二代機,第一代是用電路驅動的,能量是核聚光能,放置在一個小驅動裝置裏麵,機器接口是一種光能轉電能設施,轉換效率還是比較高的,然後就是電路控製器,加上微型電磁馬達傳動裝置,液壓等驅使行動。


    第二代,就像我,用的是光電路,光開光,光放大管,光控製邏輯,直接用光能量,核聚變產生的光能,光馬達驅動之類的,說細了你也不清楚的。


    說那個能量係統,能量就是熱能,電能,光能之類的,這些都需要一種產生裝置。先給你普及能量的定義,能量就是一種力,隻要能夠產生力的,都算是能量,所有的存在物質都算是能量了。


    容易控製,小巧的能量就是電能,電磁能,光能了,能夠被控製改變形狀走向的就可以製作成小巧的驅動板,就像電能,電磁能現在還是不能被改變形狀,都是激發,圓形。光能也可以被改變形狀了,所以就有光電路板研究,然後也研究成功,光器件的研發成功。


    產生光最好的就是核聚變了,其實如果電磁能可以改變形狀,可以被控製,讓電磁能直接變成光能,這是最好的方式,核聚變畢竟還是有損耗發生。


    這裏說明一樣事物,隻要有能量,我們就可以轉換一切事物成我們需要的物質,這是非常有意思的事情,生物也是會發光的,生物也可以利用光,光合作用。所以解決這個能量的問題,就解決了很多問題。


    天色不早了,可以迴家了,下次有空和你說關於能量的事情,那是比較機密的事情,現在你的權限不夠。”和平程式矯情了,也許他真的知曉能量的事情。

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