他们并不会去试着创造，即便是有了创造的能力，那也只是局限于现有的科学体系和资料库，谈不上是创新。
而且它们更多的像是一面镜子一样，别人做什么，他就模仿什么。
比如说一个人被打了一顿，他的第一反应是生气，然后再打回去。
然而如果放在人工智能里面的话，它们被打之后，若是在大数据和资料库中，没有“生气”这个步骤的话，它们就不会生气，而是直接打回去。
若是在大数据中也没有“打回去”这个步骤的话，那么同样的他们也不会打回去。
所以为什么要高算力，因为高算力可以最大可能的减少学习成本，同时针对情况作出相应的调整和改变。
这也是它们为什么即便是有了高算力，但是却依旧没有“智能”这一个特点的原因。
因为它们就像是一面镜子，别人做什么，它就会学什么，别人若是不做，它就完全不会。
无论是什么等级的人工智能，都逃脱不了这个最基本的逻辑，毕竟靠着电子的0和1进制，是没法诞生真正的感情的。
当然了，也可以针对特定的情况，添加特定的指令让人工智能做出特定的反应，然而这个样子的话工作量就会大大增加。
你总不可能为了让人工智能“智能”起来，就针对各个情况做出调整和添加吧？
这是不现实的事情。
而他岛田真司博士的人工智能可不一样了，他的方案是先有“人工”，才有“智能”。
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