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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，現在只是過來踩點。

“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。

“什么問題？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。

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

“溫特，那你怎么分辨眼睛看到的畫面里面的物品的？”和平程式沒有直接回復溫特這個問題，采用了互動的模式。

“我一眼看過去，就知曉這些是什么物品，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，畫面里面的所有能夠分辨出來的物品都被分成單獨的畫面，然后這些畫面送入不同的處理芯片，經過運算分辨出來，然后匯聚到主芯片，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。

“這里有個兩個問題，你怎么瞬間將整體畫面分解成單獨畫面的？怎么運算知曉這是什么物品的？”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，這是回復你的第一個問題的。”和平程式如果是人，應該不會回復溫特這些問題，有可能沒有耐心回復。

“那第二個問題呢？”如果和平程式連續回復，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，為什么還要這樣說話呢？這就不清楚了，問自己最清楚了，平時也是這樣說話的，沒有為什么，就是自然表達，說這樣的話，好像條件反射回復。

“判斷這是什么物品，這是一個難點，人類也并不能完全認識物品，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里面有什么元素，碰到不清楚的，就問，查資料，然后就大致知曉這是什么物品了。

對于我們來說，也是這樣的一種認知狀況，只是我們的認知鏈接會比較強大，看到這個物品后，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，可是這不怎么現實，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么物品，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。

這里面的認知，還涉及到局部認知從而知曉這是什么物品，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系認知，就像門的定義，我們將這個物品放在整個畫面中，然后得出一種定義，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。

我們先將整個畫面能夠直接識別的認識出來，然后就可以識別那些定義的認識了，這只是其中一種認識手段，其實人類的認識體系還是挺復雜的，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，可是并不知曉具體機制是怎么樣的，對于我們智能機器人說，只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？怎么能夠聯系定義之類的呢？”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。