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【阶段二：机械控制模组完成】
【让AI与机械之间联动的方案比我们想象的要容易许多，凭借早期的成果，我们与多家机器人公司建立了合作，并且从政府拉到了一笔可观的投资，在半年的时间内就已经将此课题功课。
并且已经可以将早期版本搭载于实验型机器人上。
我们将其命名为“查尔特”
。
但是我们依旧未能攻克另一个问题，现在机器人能做出的所有动作均需要有人下达命令才可实现，我们仍未能开发真正意义上具备“自我控制能力”
的人工智能。
但是我们没有气馁，我们准备尝试多次训练AI，这次除了问答以外，还要训练它的“反应”
能力，尝试能否通过“反应”
来实现AI自主操控机械结构的目标。
】
【阶段三：联动开发遇到门槛】
【距离完成机械控制模组已经过去了一年，我们仍未能攻克这个问题。
或者说这一年以来，我们已经将“查尔特”
的版本迭代了上百次，虽然它在回答问题、提供解决方案的角度上已经越来越成熟，甚至作为实验型号的机器人已经可以按照预定的命令来执行公司的的任务，但是这还不够，如果无法达成“自主控制”
这一目标的话，那就根本无法在国际上进行竞争，听说美区那边也有公司和我们的项目相同，不知道他们是否遇到了相同的问题。
项目还在迭代，现在我们也不知道究竟能不能成功了。
】
【阶段四：新的猜想】
【距离上一阶段我们又迭代了上百次，但是问题依旧无法解决。
就在大家心灰意冷，准备就这样参加一年半以后的全球信息交流峰会时，有一位开发者提出了新的猜想。
我们目前的AI是基于“形而下”
的分析方式构成，知晓问题，解决问题是它的基础逻辑思维训练方式，但是如果换个角度，从正常的智慧生命体的基础学习过程来讲，我们是先知晓问题，然后针对问题进行解析，实地的思考后，最后得出一个个体认为是对的答案。
而这思考的部分，就是让人类出了本能以外，学会“行为”
的方式。
但是这套逻辑是一套“形而上”
的方式，如果我们想让人工智能由“形而上”
的方式诞生，我们就必须让AI在开始训练迭代之前，获得“思考”
的能力，这很明显和任何一种已至开发方式是冲突的，没有知道如何在训练之前，让AI获得“思考”
的能力，所以我们很快否决了这个方案。
】
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