已經是非常盡力了，這不怪我，要怪的話，就得怪你們提供不了多少實驗樣品給我。”
島田真司博士面對憤怒的唐先生，也是聳了聳肩，然后一副事不關己高高掛起的樣子。
目前而言，他的實驗項目，可以讓人工智能真正的智能起來。
眾所周知，現在市面上的人工智能，都是靠著高算力+人工編造的學習邏輯，才能擁有感情等東西。
也就是說，要依托著強大的算力，才有可能在算力的基礎上研究出新的學習邏輯。
然而唐先生的手中，擁有著全世界最強大的超算基地，然而即便是這個樣子，在算力方面依舊是不夠，所以在學習邏輯方面，受限于算力，依舊是學習的很慢。
但是這個項目可就不一樣了，這可是自帶學習邏輯的人工智能，而算力僅僅是作為學習邏輯的一個補充品。
為什么人會有感情，靠的就是強大的學習邏輯，以及學習能力和記憶能力。
因為人有獨一無二的神經元，構成了人的大腦！
然而大腦在算力方面卻是非常的差，甚至比不上最普通的計算器。
若是大腦的算力全開，也不是不可以，只不過那可能會因為直接高溫過熱而發燒，要采取物理降溫的模式了。
所以人腦也是一個生物計算機，特點是算力低但是運算邏輯和架構好。
而電子計算機的運算方面，雖然非常的強大了，然而在學習邏輯和運算邏輯方面，依舊是要人類來編寫和升級改造。
所以高算力，但是卻沒什么智商，要靠著后期的學習才行。
所以市面上的人工智能，即便是學習能力再厲害，也總有將知識學習完畢的那一天，它們的所有能力，都是在現有的數據庫的支撐下，所完成的。
他們并不會去試著創造，即便是有了創造的能力，那也只是局限于現有的科學體系和資料庫，談不上是創新。
而且它們更多的像是一面鏡子一樣，別人做什么，他就模仿什么。
比如說一個人被打了一頓，他的第一反應是生氣，然后再打回去。
然而如果放在人工智能里面的話，它們被打之后，若是在大數據和資料庫中，沒有“生氣”這個步驟的話，它們就不會生氣，而是直接打回去。
若是在大數據中也沒有“打回去”這個步驟的話，那么同樣的他們也不會打回去。
所以為什么要高算力，因為高算力可以最大可能的減少學習成本，同時針對情況作出相應的調整和改變。
這也是它們為什么即便是有了高算力，但是卻依舊沒有“智能”這一個特點的原因。
因為它們就像是一面鏡子，別人做什么，它就會學什么，別人若是不做，它就完全不會。
無論是什么等級的人工智能，都逃脫不了這個最基本的邏輯，畢竟靠著電子的0和1進制，是沒法誕生真正的感情的。
當然了，也可以針對特定的情況，添加特定的指令讓人工智能做出特定的反應，然而這個樣子的話工作量就會大大增加。
你總不可能為了讓人工智能“智能”起來，就針對各個情況做出調整和添加吧？
這是不現實的事情。
而他島田真司博士的人工智能可不一樣了，他的方案是先有“人工”，才有“智能”。