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“程式，帮我拿下那些苹果。”温特带着和平程式在逛超市，这也是他计划应聘之处，现在只是过来踩点。
“温特，你苹果买的太多了，经过计算，你至少需要花费一周吃掉它们。”和平程式提供了下自己的建议。
“程式，其实一直以来，我都有一个疑问，一个非常严肃的问题。”温特明显不想和和平程式讨论苹果的事情。
“什么问题？实际上，温特你的问题都挺严肃的。”和平程式在听到问题的时候，已经调整好思考模式。
“你是怎么识别苹果的？”温特一直没有搞清楚智能机器人怎么从一幅图画中分辨信息的。
“温特，那你怎么分辨眼睛看到的画面里面的物品的？”和平程式没有直接回复温特这个问题，采用了互动的模式。
“我一眼看过去，就知晓这些是什么物品，立体方位也会出来。”温特想了下，确实一路走过来，就是这样的情况。
“我也一眼看过去，画面里面的所有能够分辨出来的物品都被分成单独的画面，然后这些画面送入不同的处理芯片，经过运算分辨出来，然后汇聚到主芯片，这样我就知晓这些物品了，距离也一样，用的是光测距方式判断。”和平程式模糊地介绍着。
“这里有个两个问题，你怎么瞬间将整体画面分解成单独画面的？怎么运算知晓这是什么物品的？”温特发挥了自己的本色，确实温特很容易抓住问题所在。
“通过的光测距分辨物体，就像你看到那些物体一样，你看过去觉的那些物体是单独的，其实起作用的就是距离感，而颜色是另外一种判断方式，这是回复你的第一个问题的。”和平程式如果是人，应该不会回复温特这些问题，有可能没有耐心回复。
“那第二个问题呢？”如果和平程式连续回复，温特就不会出声了，温特明显会知晓和平程式会继续说下去，为什么还要这样说话呢？这就不清楚了，问自己最清楚了，平时也是这样说话的，没有为什么，就是自然表达，说这样的话，好像条件反射回复。
“判断这是什么物品，这是一个难点，人类也并不能完全认识物品，根据一些经验判断，地上的长的比较小型的绿色植物是草，对风扇的认识是风扇里面有什么元素，碰到不清楚的，就问，查资料，然后就大致知晓这是什么物品了。
对于我们来说，也是这样的一种认知状况，只是我们的认知链接会比较强大，看到这个物品后，如果想要知晓更多这物品信息，可以调出一大堆和这物品相关的信息认知。
我们用的是一种和人类一样的类比识别方式，物品的信息是模糊形状和颜色，颜色的数据存储方式比较简单，模糊形状这种概念是比较难用数据来表述的，如果有二维码这样的标识存在物品上，我们认识物品就简单多了，可是这不怎么现实，我们必须有办法进行模糊形状认识。
还有一种就是构造认知，对结构的分解，从关键的结构中认识这个是什么物品，而且必须这关键结构我们是认识的，能够识别出来的，最终还是涉及到模糊形状认识，对图标，对文字字符，数字字符的认知。
图标，文字字符，数字字符这种认知识别比较简单，这毕竟大部分都是二维的，还是立体的模糊形状认知比较难。
这里面的认知，还涉及到局部认知从而知晓这是什么物品，就像你看到书本的某一角落，就知晓这是书，这也是一个识别的难题。
模糊形状认知一般我们采用的联系认知，就像门的定义，我们将这个物品放在整个画面中，然后得出一种定义，这个门物品安装在房间的这个结构中，比较定义，我们就得出这是一个门了。
我们先将整个画面能够直接识别的认识出来，然后就可以识别那些定义的认识了，这只是其中一种认识手段，其实人类的认识体系还是挺复杂的，是一个成长的认识过程，认识了就认识了，其实一直存储起来，直接调用就可以，可是并不知晓具体机制是怎么样的，对于我们智能机器人说，只能采用多手段来识别一样物品。”和平程式注意到温特一脸迷惑的表情，停下继续叙述。
“你们不是数字认知吗？怎么能够联系定义之类的呢？”温特提出了自己的疑问，这是一个关键问题。
“实际上我是为了能够让你明白，才这样表达的，如果详细点的，就变成了非常专业的数字转换处理了，涉及到各种转换，包括我现在这样和你叙述，是经过很多转换过程的。
每个字符在我们内部都有唯一的编码，这是简单的识别，如果是普通的人机交换，这些编码就够了，因为不涉及到词语，句子意思的理解。
我们生产出来的时候，就内置了很多数据库，这些数据... -->>
“程式，帮我拿下那些苹果。”温特带着和平程式在逛超市，这也是他计划应聘之处，现在只是过来踩点。
“温特，你苹果买的太多了，经过计算，你至少需要花费一周吃掉它们。”和平程式提供了下自己的建议。
“程式，其实一直以来，我都有一个疑问，一个非常严肃的问题。”温特明显不想和和平程式讨论苹果的事情。
“什么问题？实际上，温特你的问题都挺严肃的。”和平程式在听到问题的时候，已经调整好思考模式。
“你是怎么识别苹果的？”温特一直没有搞清楚智能机器人怎么从一幅图画中分辨信息的。
“温特，那你怎么分辨眼睛看到的画面里面的物品的？”和平程式没有直接回复温特这个问题，采用了互动的模式。
“我一眼看过去，就知晓这些是什么物品，立体方位也会出来。”温特想了下，确实一路走过来，就是这样的情况。
“我也一眼看过去，画面里面的所有能够分辨出来的物品都被分成单独的画面，然后这些画面送入不同的处理芯片，经过运算分辨出来，然后汇聚到主芯片，这样我就知晓这些物品了，距离也一样，用的是光测距方式判断。”和平程式模糊地介绍着。
“这里有个两个问题，你怎么瞬间将整体画面分解成单独画面的？怎么运算知晓这是什么物品的？”温特发挥了自己的本色，确实温特很容易抓住问题所在。
“通过的光测距分辨物体，就像你看到那些物体一样，你看过去觉的那些物体是单独的，其实起作用的就是距离感，而颜色是另外一种判断方式，这是回复你的第一个问题的。”和平程式如果是人，应该不会回复温特这些问题，有可能没有耐心回复。
“那第二个问题呢？”如果和平程式连续回复，温特就不会出声了，温特明显会知晓和平程式会继续说下去，为什么还要这样说话呢？这就不清楚了，问自己最清楚了，平时也是这样说话的，没有为什么，就是自然表达，说这样的话，好像条件反射回复。
“判断这是什么物品，这是一个难点，人类也并不能完全认识物品，根据一些经验判断，地上的长的比较小型的绿色植物是草，对风扇的认识是风扇里面有什么元素，碰到不清楚的，就问，查资料，然后就大致知晓这是什么物品了。
对于我们来说，也是这样的一种认知状况，只是我们的认知链接会比较强大，看到这个物品后，如果想要知晓更多这物品信息，可以调出一大堆和这物品相关的信息认知。
我们用的是一种和人类一样的类比识别方式，物品的信息是模糊形状和颜色，颜色的数据存储方式比较简单，模糊形状这种概念是比较难用数据来表述的，如果有二维码这样的标识存在物品上，我们认识物品就简单多了，可是这不怎么现实，我们必须有办法进行模糊形状认识。
还有一种就是构造认知，对结构的分解，从关键的结构中认识这个是什么物品，而且必须这关键结构我们是认识的，能够识别出来的，最终还是涉及到模糊形状认识，对图标，对文字字符，数字字符的认知。
图标，文字字符，数字字符这种认知识别比较简单，这毕竟大部分都是二维的，还是立体的模糊形状认知比较难。
这里面的认知，还涉及到局部认知从而知晓这是什么物品，就像你看到书本的某一角落，就知晓这是书，这也是一个识别的难题。
模糊形状认知一般我们采用的联系认知，就像门的定义，我们将这个物品放在整个画面中，然后得出一种定义，这个门物品安装在房间的这个结构中，比较定义，我们就得出这是一个门了。
我们先将整个画面能够直接识别的认识出来，然后就可以识别那些定义的认识了，这只是其中一种认识手段，其实人类的认识体系还是挺复杂的，是一个成长的认识过程，认识了就认识了，其实一直存储起来，直接调用就可以，可是并不知晓具体机制是怎么样的，对于我们智能机器人说，只能采用多手段来识别一样物品。”和平程式注意到温特一脸迷惑的表情，停下继续叙述。
“你们不是数字认知吗？怎么能够联系定义之类的呢？”温特提出了自己的疑问，这是一个关键问题。
“实际上我是为了能够让你明白，才这样表达的，如果详细点的，就变成了非常专业的数字转换处理了，涉及到各种转换，包括我现在这样和你叙述，是经过很多转换过程的。
每个字符在我们内部都有唯一的编码，这是简单的识别，如果是普通的人机交换，这些编码就够了，因为不涉及到词语，句子意思的理解。
我们生产出来的时候，就内置了很多数据库，这些数据... -->>
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