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        当人工智能接收到外界的信号时，如果该信号在算法设定之内，他只能依据设定做出回应。

        举个栗子。

        对于一个普通的智能机器人而言，他走在商场里，遇见一个迎面走来的人，会因为算法内提前设计好的程序进行自动避让。但是如果是一个人突然倒在他的面前，他还是会根据设定而进行避让，并不会产生扶或者不扶的动作，对他而言，那个倒地的人就是一个需要让开的障碍物。

        第二个就是储存和再设定问题，当人工智能针对某样设定内没有的信号，做出反应之后，他能将该反应进行存储，并在下次遇见该信号时做出同样的反应。

        只要能解决这两个难题，这个的算法也就不难了。

        问题出来了，就只剩下解题了。

        解题的第一步建模。

        建模就是将现实的问题变成数学问题，用一个个数学公式和代码来表示遇到不同情况时做出的不同反应。

        对难题江栖野想了两个解决方案。

        首先就是设计一个底层优先的算法，让人工智能每遇到一次新的信号，模拟旁边其他人的反应。

        比如说，当人工智能机器人遇到在商场里忽然遇到一个人倒地。

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