第六二二章 我们也许已经成功了（第3页）

看出存在的问题。

只要完整的扫描一遍数据，就能迅速发现绝大部分细微的问题。

包括处理工具无法通过条件筛选出来的数据。

相互之间有复杂关联，大量数据互相印证，才能确定有问题的数据。

在传统计算机程序里面，甚至是在传统的单体智能机器上，做起来都像是大海捞针的问题。

在它们这里都是摆在台面上的东西一样清楚。

按照瀛洲五号自己的回答，它们看那些数据中的问题，就像是人类强迫症看到规则画面中的污点。

那些不和谐，不合群，让人感觉扭曲的数据，都格外的显眼。

应该是由于脑子结构相似的原因，它们处理数据的过程有着类似于人类思维的跳跃性。

同时它们仍然还是机器，所以还有着传统机器的准确度和速度。

所以他们能够迅速找出数据问题的所在。

比人类和计算机快很多，比人类配合传统智能机器都要快。

然后，它们的总体基础学习完成后，就不需要再由人类准备和安排专门的学习和训练了。

如果是传统的智能机器，面对完全新形态的新需求的时候，可能需要专门安排新的训练制作数据模型。

第六二二章我们也许已经成功了

但是瀛洲五号遇到这种情况的时候，可以迅速的自行完成这个准备过程。

然后迅速进入实际的处理阶段。

按照工匠们的感受，用传统计算机和智能机器工作，就好像是人在在训练动物干活。

几乎是任何细节功能都需要反复不断地训练。

而让复杂智能机器配合工作，真的像是一个格外聪明的人配合自己一样。

传授给它们足够的知识，它们就能自己做事了。

工匠们不需要抓头发准备训练方案，考虑怎么教一个聪明的傻子明白自己要让他去干的事情是什么了。

它们的自主性以及由此延展出来的各种特性越来越明显。

最后，它们也暴露出了很多明显的“缺陷”

，最起码在人类看来是缺陷的情况。

它们仍然没有“想要做的事情”

。

由此延伸出来的情况就是，如果人类不给出任何目标，它们就真的像空转的机器，什么也不会做。

有工匠觉得，如果人类忽然消失了，它们可能会就这么发呆到机体腐朽。

就像是没有生命的机器或者是死去的尸体一样。

不像是“活着”

的东西。

它们对于活着这个问题的不在意，也让工匠们感觉矛盾和不真实。

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