组织风格也不同。
最先获得的数据是什么类型，就会始终带有什么风格。
第一轮的实验一直持续到了年底。
朱靖垣在年底醒来的时候，看到了今年的复杂智能机器实验的报告。
开题直接写了这样遗产上午：
“我们也许已经成功了，但是如果我们完全以人类的标准评判，就很难获得足够直观的结果。”
朱靖垣读了这个开题，就觉得脑子有点迷糊。
仔细看完了详细报告之后才意识到，自己以前也想的太简单了。
自己当初也下意识的以为，机器获得了自我意识之后，一定会与人类具有某些相似性。
比如最基本的向往、恐惧、求生、高兴、厌恶等反应。
现在看来情况根本就不是那样的，可能机器因为本身就不是生物，所以可能根本就没有生物的特点。
人类按照自己的标准，判断机器们有没有自我意识，可以说是一厢情愿的想法。
工匠们无法通过直观的表现判断机器是否有了自我意识。
只能通过机器的表现侧面评估。
工匠们在明年建设更加复杂的机器，将实验体的智能原件数量增加到一百万。
准备更多的、更加复杂的、更加深入的学习数据。
同时暂时继续保留现有的八台机器，并且让它们在某种程度上以科研人员的身份参与简单的科研工作。
在这些直接实验的同时，还要继续评估机器体内的数据变化，以及能量场的变化。
朱靖垣看完之后思考了需求，最终还是什么都没有提什么要求。
自己没有看到现场，对于项目没有整体的了解，对于细节更是一无所知，胡乱给意见不太好。
不过朱靖垣确实期待实验结果。
结果到了第二天，朱靖垣还真的见到了更加重要的实验结果。
工匠们更加确定这些机器已经有自我意识了。
主要是他们之接参与的那些实验，在他们参与的过程中出现了很多意料之外的情况。
首先，作为机器的瀛洲五号对于数据问题格外的敏感。
人们处理大量庞杂复杂的数据的时候，需要借助计算机工具编制各种程序。
拟定各种各样的条件和限制，从不同的角度反复过滤搜寻。
瀛洲五号经常能够一“眼”看出存在的问题。
只要完整的扫描一遍数据，就能迅速发现绝大部分细微的问题。
包括处理工具无法通过条件筛选出来的数据。
相互之间有复杂关联，大量数据互相印证，才能确定有问题的数据。
在传统计算机程序里面，甚至是在传统的单体智能机器上，做起来都像是大海捞针的问题。
在它们这里都是摆在台面上的东西一样清楚。
按照瀛洲五号自己的回答，它们看那些数据中的问题，就像是人类强迫症看到规则画面中的污点。
那些不和谐，不合群，让人感觉扭曲的数
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