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第404章（第1页）

反而是那位女科学家一直没开口，在旁边观察燕青，还有端菜过来的何顺芝，盖青云都没让二号进来了，自家宝贝不想给人看。

等自己几个同伴颇有些书生意气的没吭声了，才开口：“那要怎么才能成为这个团体的部分呢？”

燕青终于正眼看了看这个女科学家。

对方的眼神里，有那种不达目的不罢休，为了达成目标，也可以排除万难的决胜信念。

让何顺芝都忍不住抬头多看了眼。

既然选择了远方，便只顾风雨兼程

盖青云的确已经是人工智能最强的存在了。

这种差距，比燕青和全国人民在飞碟射击项目上的差距还大。

挑他最擅长的来说，有哪台人工智能系统，能有他这么舔狗啊。

这台全网最火的国际家务机器人，之所以被吹得神乎其神的仿佛跨越了多大一步，其实就在于，这货能备菜了。

在此之前的所有智能机器人，能够掌握好锅、铲、油、盐、调料，把事先准备好的一盘盘配菜，按照顺序倒进锅里，适当的翻炒出锅装盘，就已经是高分。

而这台机器人，独辟蹊径的利用了三台摄像头形成了空间层次，俩爪子能从超市袋子里把青菜捡出来，掂量下切片，能自己嗑开鸡蛋打蛋清，翻炒装盘后甚至还能撒点葱花。

这个过程能精准完成，在于他们的ai智能算法学习能力。

程序员只要操作机械臂做五十次，确认无误的用不同鸡蛋，不同青菜，不同葱花做五十次，这个程序基本上就学会了干这件事。

里面那些鸡蛋大小不一，青菜样子不同，葱花颗数有差别的小事情，它也会自行调整，不会吹毛求疵。

这里面是不是已经看到点似曾相识的理论基础了？

国人炒菜，常见的盐分少许，白糖半勺，并不太精确的厨艺方式几乎贯穿了所有内地菜系。

这跟动不动炒个菜还要拿计量器、计时器在旁边分毫不差的欧式烹饪区别很大。

如果不是个华裔团队，可能还不会有灵感，用这种冗余理论、拓扑学来构成整个智能运算的核心。

就这点让人工智能可以接受的余量，不斤斤计较的“性格”养成，已经让整个团队操碎了心，并视为最重要的理论基础。

所以他们在视频中看见，这台并没有完全回传所有数据的自家半机器人，居然能做出那么多余量之外的“小心思”。

况且别的事没做多少，从回传的数据上看，这些天，这货竟然添加了超过两百个菜品！

团队自身迄今也就做了十来个菜谱。

每个菜要从头到尾完全成功的一步步操控机器人做五十次，中间蛋打错了都得重来。

可想是个多么枯燥重复的活儿，是人都得换几班才能学会一个菜。

这边居然哗啦啦的学会两百多，还尽是各种复杂菜式。

震惊得他们全员都赶紧过来看看，是跟这边的研发团队程序上出现bug了，还是人家更加高深的走到前面。

结果现在亲眼目睹的二号，哪里是他们以为的走在前面。

纯属这边才小心翼翼的爬上公路，人家已经开着核动力四驱在飚高速！

借用他们的机械臂机体、程序，都可以说是因陋就简的拿来拼凑，能够迅速达成实用目标而已。

因为凭借他们现在看到的场面，怎么都想不通，这个机体智能的逻辑在哪里。

单凭为什么他会在拿不走盘子的情况下，顺手就从旁边找个托盘来一起端走，这是怎么教他实现，都能让科研团队挠破头。

所以还得是科大那边来的几个只是机械类专家，不操心想这些事。

不然天天在这里看，头发都要白。

因为那个凑在灶台边，协助传菜拿调料，还拿着扇子扇油烟，更叭叭叭讲笑话的舔狗样，要怎么教五十遍？

哪怕都是超级学霸，有人还习惯于以我为主，有人天真不谙世事，还在细节上争执计较。