機器人因為是程式執行體，邏輯運算能力要強於人，還有機器人是靠感測器接受訊號的，所以對外部感知能力和操作精度要高於人，比如數控機床和焊接機器人。

能夠做到把知識電子化輸入機器人大腦，那肯定是比人腦強大得多。

無需多言多語的真實疑問這點，關鍵之處是如何分揀信心輸入，令到達到機器人如願以償的效果。

這才是最難最難的問題，如要機器人聽話很好用，需要專門搞出一個個特性『思維』，令到它裡面只有一個時代特點的『語言思維』，解決人腦急轉彎能力差的問題，即具有『古風思維』到底行不行得通？

下面提出幾個研究破解可行性機器人『思維』：

1，春秋思維

這是最複雜的思維意識形態特徵，它具有初級政治與經濟，文化與知識，道德與利益等等，關於人性『哲學』思想不統一的真實寫照。

所有的文化內涵範疇方面的東西，透過各種各樣『方言+國語大融合』是什麼樣的語言環境？

周語國語普通話定型的時代。

2，商朝思維

其次複雜的思維意識形態特徵，它具有意思商業模式定型的真實寫照，並且是個崇尚白話羽豔病句的朝代。

即所謂的『崇拜白色』大時代，重經濟知識而輕政治文化的人性特質，『方言與白紋言』交纏一起。

周語僅僅侷限於姬氏內部控制住，即姬氏文化內涵範疇方面的思維意識，並沒落實出現在社會流行。

白紋言字音意繼續橫行無忌大時代。

3，夏朝思維

夏朝思維意識形態裡面的真實寫照是什麼？少量周語與大量白紋言+各種各樣方言的話音。

方言與白紋言字音意流行於人性意識形態的時代。

4，堯舜禹思維

黑白輪換禪讓制，白紋言字音意與初級階段的周語，交流會話對話古語文言為主要的話音意。

5，炎黃思維

炎帝白紋言字音意統治者，與黃帝一脈相通的姬周語萌芽狀態者，交融匯合點在於善良人性意識，與邪路繼續禍害天下為公的鬥爭史。

6，神農思維

純粹白紋言字音意與各種各樣小方言流行的年代，雖然善良人性意識早已覺醒，但是沒有什麼文化內涵水平的積累經驗，故沒法與之抗衡的社會性質。

7，伏羲女媧思維

真正意義非凡搭檔的開啟智慧，找到了一個欲要脫離原始社會性質的科舉替代品，即河圖洛書模式用來幹嘛呢？

依然如故白紋言的真實性，與各種各樣小方言的話音意時代。

8，華胥思維

有巢氏治水不力而徹底結束了，幾千年來的統治混亂不堪入目的時代，隨著有巢氏落臺成為一個師資力量參與朝政，不能夠再上臺的特徵時代開啟。

白紋言字音意與小方言的時代。

9，燧人思維

遠離中土世界範圍的白紋言字音意時代。

10，有巢思維

重點在於人性意識形態裡面的真實寫照是什麼？

一個非常重要性的問題，幾乎現今社會的語言之母，即月古胡言+白紋言字音意發育不良+定型話音的原始社會時代。

11，龍九子思維

基本上沒有什麼字音意的時代。

12，龍的時代思維

沿用那個盤古思維意識的字音意時代。

13，盤古思維

開啟聲音的智慧，發現用語音共鳴傳遞資訊的啟蒙時代。

結論：

如何分揀各個時代的思維意識語音，實質內容範疇方面就是，把存在字典裡面的字音意分揀出來一一歸類。

如：

白紋言字音意時代的輕微分揀，直到春秋大夢時代的粵語出現為止的區分。

周語字音意的區分和分揀，把凡是與白紋言字音意同音近音字義的分開，剩餘不同音不近音的部分就是周語（同一音部文字是後來慢慢增加字數的）

方言更加細緻入微的分揀一下即可，並不在意多少字數統計（因各個族群的方言不盡相同，多少字數統計裡面非常有意思的『白紋言字音意』走音跑音或變調而已。）

14，古風英語思維

只要重點在於原始社會時代的有巢氏白紋言字音意為主（即原始染滴顏卜佬語言→又叫做閃語）

只要儘可能找出湊齊各個字音意=基本上知道有巢氏的字音意數量了。

那麼回頭分揀有巢氏白紋言字音意的字數統計，一下子就變得非常簡單化了（其他歐洲國家語言輔助下，儘可能找齊字音意數量1000個字數以上吧！）

一個機器人肯定會比一個人聰明

我大體理解AI背後的技術，我認為機器人肯定會比人聰明，而且會聰明很多很多，屆時，人和機器不在一個級別，互相無法對話。

我們對於AI和人是誰強誰弱、誰控制誰、AI有無惡意，還有很大的爭論。

下面2個名人的意見代表其中一個派別，他們認為AI會遠遠超過人類，而且很可能有惡意（或者失控）。

霍金認為：人工智慧的崛起可能是人類文明的終結，生物大腦和計算機在本質上是沒有區別的。

馬斯克認為：人工智慧是人類生存最大威脅。

影象識別能力：

記得幾年前，影象識別的演算法不完善，計算能力也弱，機器的影象識別能力就很弱。絕大多數人就嘲笑：“你看，2歲的人類小孩就能輕易識別一隻貓，那麼強大的計算機卻識別不了。”

但是，隨著硬體速度變快，神經網路演算法的突破，就幾年功夫，影象識別對機器就是小菜一碟，現在到處都可以刷人臉了。而且，機器不光能識別，還能根據圖片寫出描述文章。

音訊識別能力：

以前的語音輸入法，以我的體驗來看，識別率大概在70%以下，不可能在日常生活中使用。

而現在，你看看各家公司的語音輸入法，各個都是98%以上的識別率。用小米便籤APP、蘋果的備忘錄APP，直接對著裝置說話，然後就能發現你的話一字不落地生成文字，很是方便。

音訊識別背後用的也是AI技術，就幾年時間。

圍棋等能力：

更不要說，幾年前我們也嘲笑：“機器肯定沒有辦法在圍棋上贏人類，因為要計算圍棋每個棋子的可能路徑，其計算量是天文數字。”

那結果和上述的2個案例一樣，阿爾法狗把人類的臉打得啪啪作響，有些人被打醒了，還有很多人仍然不相信。

機器是可以換演算法的，之前的窮盡路徑的辦法不行，就用神經網路的方式。而以後還會有更好的演算法。

我們會總結，在狹窄的領域中，機器確實已經遠超人類。但是，機器不會舉一反三，不會有目標，沒有意識，沒有“靈魂”。

這樣說，是認為只有人類才有意識。

那我們需要問問：到底什麼是生命？還有生命最初的意識來自哪裡？

根據《生命3.0》，生命的定義是：可以自我複製的資訊處理系統。

生命的核心也在於資訊。

以今天生物科學的發達程度，受過一般教育的人都知道，每個人的不同，都是因為基因不同。而基因，其實就是一段資訊，這段資訊包含了這個生命體為了生存，對外部環境的資訊處理的源程式。

基於《生命3.0》對生命的定義，一個計算機病毒也可以說是一個生命。它們能自我複製，自我處理資訊，自我散播。張小龍等一眾網際網路大佬推薦的書籍《失控》中，有一個實驗：在某種環境下，不同的計算機病毒會發生“反應”，從而產生新的病毒。這點就很類似我們自然界的碳基生物的繁殖。那麼，稱他們為“矽基生物”也不是瞎扯淡。

計算機病毒能自我求存和“繁殖”，我們能認為病毒有“意識”，或至少有“求生意識”。它不光不想被幹掉，它還想繁衍下一代。

如果比作生物，在矽的世界，從病毒這種最初級的生物，到AI演算法的生物，是一種進化的飛躍。

我們或許說AI不會有“生存和繁殖”意識，和病毒不一樣，但這也只是到目前為止。我們設想下，AI和病毒的結合會怎麼樣，目前我們沒有看到類似的報告，但這種結合的可能性非常大。

一旦將“意識”結合AI演算法，AI突然發現他有了“自己的想法”，會有目標地吃資訊，實現更大的飛躍。

未來難以預測，這些只是基於我的經驗和知識的一種假設和推導。

機器比人類聰明，這點在目前就已經是事實。

AI正在各個領域貢獻他的聰明才智，為我們服務。

我們還在研發強人工智慧、通用人工智慧，將來能用於更復雜的領域，機器會越來越“聰明”，超過人類只是一個小目標。

從知識的儲存量來說，這是肯定的，機器人在某一個特定的領域能發揮巨大的作用。

比如下圍棋，阿爾法狗已經超越了所有的圍棋選手，各種圍棋大師和世界冠軍都不是阿爾法狗的對手，打得圍棋界的選手毫無信心，這種水平破世界記錄非常輕鬆，所以阿爾法狗為了不打擊人類的信心，已經不再和人下圍棋了。

魔方機器人，之前我們看最強大腦，被裡面的選手玩魔方的酷炫動作驚呆了，這都還不能算是世界記錄，世界記錄是美國的一位14歲的男孩完成，當時只用了4.904秒，而最新出來的機器人，僅僅用了0.637秒就完成了，這個德國的機器人頻頻打破自己的世界記錄，人類簡直不可能超越。

算術，一聽到這個，大家都知道機器人肯定獲勝了吧，最強大腦選手心算，有時候還要想一樣，而機器人，只用把題目告訴他，基本上不用0.01秒就能得出答案了，這種能力人類不可能完成，這種世界記錄對機器人都沒有什麼好炫耀了的。

至於體育方面的，舉重，扔鉛球這類純靠力量的比賽，機器人都能輕輕鬆鬆的打破世界記錄，現在機器人挑戰的是踢足球，打乒乓球和羽毛球等等，現在已經有公司研發了踢足球的機器人，相信以後打敗人類肯定沒有問題，只要羽毛球和乒乓球，這個要比足球簡單很多，擊敗國家隊選手也就是時間問題

還有很多方面，機器人已經完勝人類，不過這些機器人都是單一領域的選手，現在還沒有那個機器人既能踢足球，又能打乒乓球，如果真的出現了這樣的機器人，那麼人工智慧的時代才算是真正的來臨，到時候人類才需要真正的考慮，人工智慧是否會威脅到人類的發展了。

錯了！機器人不聰明，也沒法聰明！但它計算的速度比人類快而已！它是利用所學知識的積累，與現實情況比較來做出機率判斷，取其最大值的那一種結果，然後按照這個結果做決定。它所積累的資訊越多，判斷出的結果可能就越科學，因為計算力超強，可能這個判斷比對過程用時非常短！這是它比人類厲害的地方。但它的選擇絕對是它資料庫裡所存在的結果！哪怕有千億種結果，但它絕不會超出裡面所學的結果！這句話可以理解為：它學的領域絕對比人強！但它沒學的，絕對不會！而且不存在用現有的知識推匯出新的知識！你教給它：在沒有橋的小河上可以用木頭架橋！它絕對會用木頭建成各種橋（只有它學過的)。但它絕不會用繩子架橋！因為它學的是：架橋透過不能涉水的河流。它就只會架橋。但它不知道架橋是為了透過河流。只要能過去即可，用竹竿撐也行，一根繩吊過去也行！這些它如果沒學，它都不會！也可以理解：它如果找不到木頭，它就永遠過不了河！當然了，這個程式設計師也可以寫程序序，讓它會做。但就算這個寫了它也不代表能夠舉一反三！因為一臺機器，程式再複雜，資料庫再龐大！它也沒有智慧！更無法得到啟迪！