火星的日升日落的个人资料

14年前，我说我攻克了语音识别难题。结果一大帮人纠集起来攻击 14年前，我说我攻克了语音识别难题。结果一大帮人纠集起来攻击我是民科。由于方案无人问津，再加上想重拾多年未搞的图像识别工作，想用图像识别成果说服别人，我就告别了语音识别领域，一头扎进了图像识别领域。7年前我攻克了图像识别领域最难的脱机手写汉字识别。一大帮深度学习的**粉们面对事实都能装作看不见，我又陷入跟他们的**之中。这时我感到了时间的紧迫性，为了赶在年富力强的时候攻克自然语言理解，我又完全放弃了图像识别领域。一别七年，现在诸事顺利，我将会在业余重新做点图像识别的工作。即使我给了他们7年时间，他们也还没有能够攻克脱机手写汉字识别。这一切都是在我意料之中的。现在图像识别领域的头部企业，例如百度商汤等等，我完全当他们是狗屁。捧着一个不可解释的黑盒子当宝贝，就像走上了一条不断研究怎么切削石器做武器的邪路，很快我就会展示在图像识别领域用千元台式机吊打深度学习。I'm back!

聊天机器人准自然语言编程公开说明书:准自然语言编程采用以下格聊天机器人准自然语言编程公开说明书: 准自然语言编程采用以下格式,可以跟自然语言混写,写错了只会不运行相关语句,不会导致宕机.每个聊天对象都会分配1900字节的空间存放自身局部变量, 自身局部变量的生命周期就是聊天机器人开机到关机的时间,记忆后就可以给后几轮的问答使用。局部变量数据总长度超出1900字节时会删除最旧的局部变量. 1.$(xxx)=(yyy),这个语句就是把局部变量"xxx"设置为"yyy"字符串(写功能). 2.$(xxx),"$(xxx)"后面没有’=’时就是读功能,把局部变量”xxx”读入后在原处替换为读入字符串,如果读入不成功则保持原样不变.3.IF(xxx)Y(yyy)N(zzz),IF括号里面语句”xxx” 是各种条件表达式,条件表达式在条件成立时则运行语句”yyy”,否则运行语句”zzz”.语句” N(zzz)”可以不写. 4.@RUN(xxx),xxx里面是C语言格式的函数调用字符串,例如”xxx”是"发现字符串(ABC,B)"实际上就是输入" ABC,B”这两个字符串参数,去调用以”发现字符串"命名的内部程序. 默认里面的参数都是字符串,而且不用加双引号. 5.”取得答案(xxx)”,这个功能可以递归调用机器人回答问题, ”xxx”是指问题字符串. 以下是专用命令字(专用功能):6.@Assert(str) ///发现是空字符串就退出这条问答,转而执行下一条问答. 示例写法: @Assert(取得答案(猪是不是哺乳动物)),是)) 7.@Return(str) 发现不是空字符串就返回,把括号内字符串作为答案. 示例写法: @Return(取得答案(xxx)) @return(没有找到答案) 8.@ResetNull(str) 如果str是空字符串就返回“0”，否则返回源字符串示例写法: @ ResetNull ($(变量2)) 9.@Math(STR) ///计算数学表达式,条件表达式等等,字符串相加也可以示例写法: @Math(2+3) @Math(2<3 && 1<2) @Math(ab+cd+e) 10.现有3个内部程序,用户需要其它功能的内部程序可以跟我联系,可以最快在十分钟内加入: a.”加载网页” :可以用访问指定url的方式去控制智能电器示例:@RUN(加载网页(http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=http%3A%2F%2Fwww.92ai.net&urlrefer=4953fd382dd04603b5131969fd14f202)) b.”发现字符串”:判断参数1中是否含有参数2 @RUN(发现字符串(猪是哺乳动物,不是)) c.”格式化输出” ,格式化输出函数实现printf()功能,目前格式字符串里不能使用英文逗号标点. @RUN(格式化输出(答案是:%s!,$(变量1))) d.”语义比较”:比较参数1与参数2的语义是否相同,既可以比较语义,又可以比较词性. @RUN(语义比较(葡萄,WT@_共性(苹果,梨) )) @RUN(语义比较(李白,WT@_《NRC,》 ))@RUN(语义比较(白酒,WT@_《*酒》 ))@RUN(语义比较(馄饨, WT@_《{米饭,面条,汉堡,},6000》 ))用自然语言编辑的问答库示例：示例： TJQA:Q:打开走廊灯A:@RUN(加载网页(http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=http%3A%2F%2Fxxxx&urlrefer=4478251fafc4a90aec57a0e058797c90)) TJQA:Q: TP@WORD1 有几条腿 A:$(变量1)=(@assert(取得答案( TP@WORD1 是不是哺乳动物))) $(变量2)=(@assert(@RUN(发现字符串($(变量1),不是))))IF($(变量2))Y(@return(很可能不是四条腿))N(@return(四条腿)) TJQA:Q: TP@WORD1 能不能吃饱 A:IF(@RUN(语义比较( TP@WORD1 , WT@_《{米饭,面条,汉堡,饺子,米粉},4800》 )))Y(@return(能))N(@return(不能)) TJQA:Q:告诉我 WT@_《NRC,》是谁 A:$(人物)=( TP@WORD60 ) @return(取得答案(TP@WORD60 是谁)) TJQA:Q:他有什么代表作 A: @return(取得答案($(人物) 有什么代表作))

日赶夜赶，还是赶不上预期的进度啊！好在今天设计出一个方案，即使只对设置的问答进行即时精确泛化，也可以达到如下效果——设置一条问答，客人来变着法子问，我的机器人可以做到比别的机器人好几十倍，但是与人类还有几百倍的差距。采用这个方案后，可能与人类只有几倍的差距了，阅读理解也是。

开放一个非常强大的设置问答功能给大家，大家可以用来建立自己的开放一个非常强大的设置问答功能给大家，大家可以用来建立自己的客服微信群，一切免费。写问答时，TP@WORDn 是指第几个通配单词。TP@WORDSn 是指第几个通配短语。前后要用空格隔开。在答案里可以直接引用。WT@ 开头的通配格式字符串则直接分配TP@WORD6n。WT@ 开头的通配格式字符串可以适配词性，语义，开头与结尾的汉字。前后也要用空格隔开。

微信机器人群直播的新用途——考勤与监控办公室纪律。早上员工报到时，只要站在摄像头前面跟小博说报到，小博就拍一张照片发给老板，绝对造不了假。不花一分钱就能拥有最先进的考勤仪。过几天我还能把红外测温传感器测出来的体温复合到照片里面，只要把手放在传感器上方就能触发上传照片或者开通闸机。

推导出三个公式，可以得到“绝对可信度”，“相对可信度”，“似推导出三个公式，可以得到“绝对可信度”，“相对可信度”，“似然可信度”。使“终极机器学习算法”用在多分类上面有据可依，准确计算，理论完备了。仅仅在这里做个记录。迟点推出机器人上面可用的功能再讨论。

机器人增加了一个写作功能，输入几个关键词，机器人就能给你组织出一段话。这段话可能是文采飞扬的，也可能是脑洞大开、让你忍俊不禁。以后还可以像“作文”功能一样加上各类小说功能，给你找出几百万篇小说里最合适的章节做模板，大幅度提高写作效率。谁有兴趣可以跟我合作，找几个高中生就可以把写网络小说变成一种工业化生产方式。欢迎关注“电脑写作吧”。

机器人增加了一个写作功能，输入几个关键词，机器人就能给你组织出一段话。这段话可能是文采飞扬的，也可能是脑洞大开、让你忍俊不禁。以后还可以像“作文”功能一样加上各类小说功能，给你找出几百万篇小说里最合适的章节做模板，大幅度提高写作效率。谁有兴趣可以跟我合作，找几个高中生就可以把写网络小说变成一种工业化生产方式。

在新增加的契合作文主题的技术基础上，发现了新的玩法。可以用重复关键词的方法来增大这个关键词在文章主题里的权重，这样就可以找到最满足自己要求的文章或者段落。如果把它用在全人类知识的语义检索上面，或者用在搜索新闻上面，可以获得远远超过谷歌与百度的搜索体验。再也不用看大部头的书了，想学习什么知识，小博可以非常准确地帮你找到最满意的段落。用调整重复关键词的个数的方法，你可以随心所欲地控制检索效果。

Yann LeCun：常听到一种观点：AI系统必须提供解释、 Yann LeCun：常听到一种观点：AI系统必须提供解释、建立因果关系，特别是关乎生命的应用。没错，这可能很有用，至少能让人安心……但有时候，虽然没有任何直观解释或因果关系能帮我们准确掌握事物全貌，我们依然能得出准确的模型。在很多物理现象里，“解释”包含因果循环，A导致B，B反过来又导致A。一个很好的例子，是机翼如何产生升力。计算流体力学的模型——基于纳维－斯托克斯方程——事实上很有效。但对于飞机能飞的机理，目前还没有完全准确的直观“解释”。是因为伯努利原理吗？还是因为翅膀使空气下行？又或是因为机翼上方的空气要保持直行，但这样做会在机翼上方产生一个低压区，迫使气流向下把机翼向上吸？以上都对，但没有哪一个能完全解释。所以，要是有一个生命攸关的物理现象，那就是由客机机翼产生上升力。尽管我们有精确的数学模型和几十年的实验证据，但我们实际上并没有一个“因果”的解释。你知道还有什么其他的生命攸关的现象没有很好的因果解释吗？许多药物(即使不是大部分)的作用机制。举个例子，锂是如何治疗躁郁症的？通过广泛的临床研究，我们确实有相当多的经验证据。这并不是说，因果关系不是AI研究的重要领域，它的确是。但有时，强求可解释性会适得其反。

无聊时可以使用机器人的“奥数数列”与“谜语”功能，即能出题又能解题。居家隔离必备

在聊天机器人领域，我的聊天机器人自信可以胜过百度微软的同类产在聊天机器人领域，我的聊天机器人自信可以胜过百度微软的同类产品很多。而且在人力投入上，我是光杆司令对阵它们成百上千个精英；在硬件需求上，我只需要千元台式机配置，它们需求十万元以上级别。本来人力物力的需求少才是技术先进的体现，但是深度学习颠倒黑白、忽悠众生的能力无出其右，我们的技术居然被抹黑为落后的技术，严重影响我们发展，为此做一些辩驳，以正视听。 1.检索是落后的。深度学习的主要吹鼓手谷歌的主要利润来自于检索技术，比来自于深度学习的利润多几千倍也毫不夸张。它的所作所为就像一个人挡在宝库的门口，却把涌过来的无数灾民往穷乡僻壤忽悠。千元机就能语义检索全人类的知识（硬盘不计），这是多么激动人心的技术，再给谷歌五年它也实现不了，他们居然有脸把自己还没实现的技术抹黑为落后的技术。 2.模板是落后的、传统计算机技术是落后的、符号主义是落后的。明明很多公司经得起考验的活都是正则表达式干出来的，干的是给深度学习补锅的活，宣传上却变成深度学习干的。很多工作就像1+1=2这样的加法运算，编程技术只要一个指令周期，深度学习需要成千上万个周期，明明表现不及格，却被他们吹成无所不能。像下面一个模板就能回答大部分的名人老婆是谁的问题，顶得上几十万句知识图谱: “TJQA2:Q:(刘德华的老婆是谁?) A:(朱丽倩) 关键字=(刘德华,朱丽倩)例句1=( 刘德华的老婆是朱丽倩 ) 例句2=(刘德华与老婆朱丽倩 ) 例句3=(刘德华娶了朱丽倩 ) 例句4=(刘德华与朱丽倩结婚) 然后就能回答同一类问题了.” 在我们信奉“简洁就是最美”的符号主义者看来，这么简洁的模板跟各种公式一样，既简洁又快速，几乎无懈可击，居然也被抹黑成落后的。为此找出了一个太费人力的理由，自己做不到的事就以为别人做不到，也不看看他们耗费了多少人力，我耗费了多少人力。

做了一个小实验，让机器人做简单的加减应用题，不考虑单位换算，只是最简单的加减，像“加上一半”这种需要变量参与的问法还不支持。欢迎测试。

机器人写作文功能上线：只要跟机器人小博说“作文：用空格隔开的机器人写作文功能上线：只要跟机器人小博说“作文：用空格隔开的最多十六个关键词”就可以得到一篇作文，如果不满意，相同关键词再问一遍还能得到另一篇不同的作文。关键词尽量采用整个词，拆开成字会对效果有一些影响。说是“写作文”，其实现在只是从两百万篇作文里面抽了一篇最符合的作文，因为效果挺好的，所以就没有在改写上下功夫。你如果想改写，可以后续调用“伪原创”功能。测试这个功能的过程中，我都渐渐入迷了。虽然大多数都是小学生的作文，但是可以欣赏到各种作者千奇百怪的思路，展现出天涯海角的各种场景。小学生使用这个功能仿写作文，可以飞速提升作文水平；成年人写作使用这个功能也是大有裨益的，可以思路大开、借鉴词语用法。免费使用，欢迎尝试。

查阅了一下“汉明距离”、“曼哈顿距离”、“车比雪夫距离”，发查阅了一下“汉明距离”、“曼哈顿距离”、“车比雪夫距离”，发现还有一种很重要的距离没有被人占山为王。例如“12345A”与“1B2345”两个字符串的汉明距离会很大，其实它们的语义距离还是比较小的，第一个字符串的差异点是“A”，第二个是“B”，它们的距离可以如此计算：第一个字符串差异点个数/第一个字符串长度 + 第二个字符串差异点个数/第二个字符串长度。看起来虽然很简单，其实“汉明距离”的定义更简单，我是不是可以把它叫作“宋氏距离”？其实还有另外一种距离我早就在使用了，就是用“检索评分的方法”实现各个元素顺序打乱的情况下还可以计算差异距离。（宋氏距离2）欢迎指正！

聊天机器人的bad case越来越少了

这段时间在准备数据，等到数据比较多时，电脑写作就有米下锅了，这段时间在准备数据，等到数据比较多时，电脑写作就有米下锅了，敬请期待！

加了几个数据标注外包群，医疗问答几毛钱一条，我跟群主说可以以加了几个数据标注外包群，医疗问答几毛钱一条，我跟群主说可以以十分之一的价格接单。深度学习这帮傻X，我这边真正先进的人工智能只要他们标注费用的零头就可以开发出来了，却被这些伪人工智能排挤得只能帮他们做做标注，这个世界就是这么不公平。

据说我们的祖先没有尼安德特人强壮，之所以能够胜出是因为尼安德据说我们的祖先没有尼安德特人强壮，之所以能够胜出是因为尼安德特人说话不会使用递归，无法表达与理解复杂的意思。我认为这个很可能是正解。乔姆斯基认为人类自然语言是天生的本能，也有同样的意思。我总结出来最需要的本能就是递归与记忆，现在我把递归与记忆功能当作我的自然语言解释器的基本功能（或者说把这个功能写入编译器），这样要使用我的自然语言编程体系就是一件非常简单的事。主要是变量赋值与提取时解释器自动处理递归与自动处理历史记录，给“人物”变量赋值两次，问它“上一个人物”是谁，它就能回答。这是人工智能的本能，使用者只需要做赋值的工作就够了。递归功能则更复杂一点，这里就不详述了。也许这就是人类智能的奥秘了。

我一直觉得情感对人的智能作用不大，今天突然想起来它的一大作用我一直觉得情感对人的智能作用不大，今天突然想起来它的一大作用。情感可以用来合群，产生共鸣。鼓吹人脑强大的人根本没有看清这一点——单个人脑能力实际上很有限，七十亿个人脑的合力还是很强的。

现在用我的终极机器学习算法,几乎无需标注就能学会区分大部分好现在用我的终极机器学习算法,几乎无需标注就能学会区分大部分好事与坏事,自然语言理解可以说进展到了相当于哥德巴赫猜想的”1+2”阶段了吧. 欢迎大家多出难题！

电脑写作的最新成果,根据"=>"左边的多个关键词生成右边的句电脑写作的最新成果,根据"=>"左边的多个关键词生成右边的句子. 由于只用了向后生长的模式, 所以生成的有些句子不太完整,前面的内容请自行脑补. 这次的结果是纯粹计算出来的结果,生成速度比较慢,大概一分钟一句左右,以后会将搜索与计算两种模式结合起来. 李白 => 李白点头应允 , 李白诗 => 李白这首诗文集 , 小李苹果 => 小李吃苹果汁 , 李白西瓜 => 李白吃西瓜汁 , 我喜欢西瓜 => 我真的喜欢吃西瓜汁 , 李白吃西瓜 => 李白吃午饭过后不久就会变成什么样子汉武帝 => 汉武帝刘彻身边坐下 , 种树 => 种一棵树后面传来阵阵刺痛 , 寂寞空虚 => 寂寞空虚无聊 , 女孩学习 => 女孩交流学习一些东西 , 女孩学校 => 女孩来到学校门口 ,

根据多个关键词生成句子电脑写作的最新成果,根据"=>"左边的多个关键词生成右边的句子. 由于只用了向后生长的模式, 所以生成的有些句子不太完整,前面的内容请自行脑补. 这次的结果是纯粹计算出来的结果,生成速度比较慢,大概一分钟一句左右,以后会将搜索与计算两种模式结合起来. 李白 => 李白点头应允 , 李白诗 => 李白这首诗文集 , 小李苹果 => 小李吃苹果汁 , 李白西瓜 => 李白吃西瓜汁 , 我喜欢西瓜 => 我真的喜欢吃西瓜汁 , 李白吃西瓜 => 李白吃午饭过后不久就会变成什么样子汉武帝 => 汉武帝刘彻身边坐下 , 种树 => 种一棵树后面传来阵阵刺痛 , 寂寞空虚 => 寂寞空虚无聊 , 女孩学习 => 女孩交流学习一些东西 , 女孩学校 => 女孩来到学校门口 ,

创建了一个“电脑写作”吧，欢迎大家多来逛逛，多提建议。创建了一个“电脑写作”吧，欢迎大家多来逛逛，多提建议。有什么能借助电脑提高写作效率的点子，大家尽管提，我尽量做出来给大家免费用。

电脑写作的半成品电脑写作的半成品，给出开头的单词，后面电脑任意发挥，以下是改进过程：搜索深度10的结果：大风拔枪管的事情, 科学的东西都被他们会有这么多人, 波兰的事情要做的事情, 搜索深度10000的结果：大风拔枪剑发出了一丝变化上最宠爱啊, 波兰的方向发展带来巨大利益, 可惜的是什么呢, 钓鱼的意思是说不好叫他觉得自己是谁啊降低“的”与单个汉字的权重后的结果（似乎降低得不够多）：大风拔枪剑发出了一丝变化一下, 科学的问题之后继续说道, 波兰的方向发展带来巨大利益, 钓鱼的意思就是希望能把他们一起动手的话, 可惜的是什么好东西啊, 结论： “大风”的结果不满意是语料库的问题，加大语料库后就可以解决。如果给出多个单词，就可以诱导生成句子的方向，语义上不会太天马行空。生成句子后再在语义上复核一下，电脑写作就可以得到比较满意的结果了。

创建了一个“电脑写作”吧，欢迎大家多来逛逛，多提建议。创建了一个“电脑写作”吧，欢迎大家多来逛逛，多提建议。有什么能借助电脑提高写作效率的点子，大家尽管提，我尽量做出来给大家免费用。

让人工智能来帮您写作，已经上路。让人工智能来帮您写作，已经上路。东方欲晓，莫道君行早。踏遍青山人未老，风景这边独好。

创建了一个“电脑写作”吧，欢迎大家多来逛逛，多提建议。创建了一个“电脑写作”吧，欢迎大家多来逛逛，多提建议。

可以对句子的语义通顺度进行评分了终于可以对句子的语义通顺度进行评分了，同时完成了在低分时对单个音近字与形近字的错别字纠正功能。评分低的就表明有逻辑性错误、用词不当、不通顺、有错别字等情况。

统计所有的好事坏事。发现一个haojuzi.net，里面把各种句子分门别类，挺有用的。最近一直在做统计所有的好事坏事这项工作，怎样收集分好类的句子是个难题，现在是把有褒义词的句子当作可能有好事，有贬义词的句子当作可能有坏事，反正统计的时候不符合的特例都会过滤掉的，其它的点子欢迎大家不吝赐教！

一百台电脑集中控制系统。昨晚想法太多，搞得我凌晨一点才睡，七点就醒了，不过得大于失，解决了几个大问题。1.研究了一下新闻的主要事件抽取，一下子就想出了解决方案，顺带解决了新词发现、实体名词识别问题。2.由于我积累的网页已经浩如烟海，决定使用迷你PC机来去重与建索引，一个抽屉就能放得下八台，与以往不同的是设计了一个集中供电系统，在微信群里就可以控制每一台的开与关，这样就准备上一百台每台都可以临时开机，不用担心它们费电了。在微信群里还可以查看与控制每一台的运行，还可以在手机屏幕上点对点单独操作每一台计算机。3.自动编程由于不够实时一直没有投入应用，其实我已经有大幅度减少运算量的方案，如果用上面所说的数十台计算机协同运行，就可以解决速度问题了。不过由于我没有那么多编程需求，所以暂时不会去做。 4.现在的wifi路由器一般只允许5台手机，智能wifi插座一个就要占一个名额，要实现智能家居是远远不够用的，我设计了用wifi模块或者旧手机集中控制，可以通过无线信号控制十几个插座，跟前面一样可以在微信群里面控制开关。以上方案充分利用了已有成果，电路、外壳都已解决（但是市场上绝对没有类似的产品），程序设计工作量趋向于零，主要就是琐碎的配置工作。

电脑写作的半成品电脑写作的半成品，给出开头的单词，后面电脑任意发挥，以下是改进过程：搜索深度10的结果：大风拔枪管的事情, 科学的东西都被他们会有这么多人, 波兰的事情要做的事情, 搜索深度10000的结果：大风拔枪剑发出了一丝变化上最宠爱啊, 波兰的方向发展带来巨大利益, 可惜的是什么呢, 钓鱼的意思是说不好叫他觉得自己是谁啊降低“的”与单个汉字的权重后的结果（似乎降低得不够多）：大风拔枪剑发出了一丝变化一下, 科学的问题之后继续说道, 波兰的方向发展带来巨大利益, 钓鱼的意思就是希望能把他们一起动手的话, 可惜的是什么好东西啊, 结论： “大风”的结果不满意是语料库的问题，加大语料库后就可以解决。如果给出多个单词，就可以诱导生成句子的方向，语义上不会太天马行空。生成句子后再在语义上复核一下，电脑写作就可以得到比较满意的结果了。

谷歌天天造新闻，粉丝们天天打鸡血一样地摇旗呐喊，我冷眼旁观谷歌天天造新闻，粉丝们天天打鸡血一样地摇旗呐喊，我是早就处之泰然，非常淡定地冷眼旁观。深度学习是一种极其浪费资源的计算方式，为此它把性能不如普通电脑的人脑神化得无以复加，堆砌大量的CPU与GPU以及内存，却把已经落后的人脑作为赶超与学习目标，任何看得清人脑性能的人都会明白它的荒谬，遗憾的是能看清这么简单的事实的人现在也少之又少。深度学习的根基神经网络天生就是很浪费资源的，它把一条比较指令就能干的工作加上“阀值”、“刺激”、“反馈”等时髦的词汇七拐八弯地绕了一大圈，生生把先进的数字方式倒退回了模拟方式，所以它虽然堆砌了大量的GPU与内存，所能得到的结果也只能是模糊与近似的，我就把它概括为“瞎蒙”。故意混淆电脑与人脑的性能就是招摇撞骗。我的伪原创功能突破了以前的性能极限，使用一千元的台式机进行统计与计算，从几千万个统计项里面取数据计算，反复计算几百几千次，得到的结果完全是精确计算的结果。所以我一点也不惮于向谷歌发起挑战，任你牛皮吹上天，我也要打败你，戳破你的谎言。

问答机器人免费开通“伪原创”功能，跟她说“伪原创：中文语句”即可。

我九四年的作品今天找毕业证书时翻出了我94年的手工作品。94年毕业后我苦于无电脑可用，于是手工割线路板，把学习机改造成了可以写EPROM的游戏机开发装置。所以我一直说我是从IT的石器时代走到航天时代，把IT史的重要工作全都做了一遍，从反汇编到C++编译器，从8位到32位操作系统，游戏引擎到搜索引擎，语音识别、图像识别、语义理解，全都是自己写的代码。即使我能穿越回94年重新来过，我恐怕也没法做更多的工作了。

2018年度年终总结。又到年终总结的时候了，为了贪图方便，照例只是统计了今年的VC程序行数。今年做的事比较杂，所以行数比去年多多了。辛苦了一年，还是没有完成年初自己设定的工作目标。“自然语言理解”工作真是有“望山跑死马”的感觉，好在我还没有老花的迹象，还有一点点可能可以按时完成夙愿，望着山明年继续跑！

十月份做的视频遥控大车，分别用小主机或者旧手机作为主控做了两个方案，相当于火星车两千元搞定。

开放一种新的机器学习功能一楼给度娘。

引申作用真是太重要了今天想明白要过图灵测试光光学会解读词典还没有用，找到了目前缺少的很重要的一环——引申库。引申作用真是***太重要了，以前我一直疑惑于怎么样把“更多人开始吟唱世界如此之新，一切尚未命名”与“新人上场，新一代登场”联系起来，用同义关系联系觉得很牵强，原来它们是引申出来的。

我的科学世界观从余凯撰文推广用三万六千个CPU识别猫脸的深度学习开始，我就是神经网络学说的最强烈反对者，为此这么多年来我几乎与所有掌握话语权以及社会资源的专家们与自以为官科的学生们为敌，我义无反顾是因为这是为维护与坚持我心目中的科学态度与科学世界观的战斗。如果他们能够以实际成果论英雄的话，我早就该胜出了，不过即使他们没有科学精神，对实际成果视而不见、装聋作哑，也只是延缓一点时间而已。我与神经网络的矛盾主要是以下三个方面：一是符号主义与联结主义的冲突，我是彻底的唯物主义者，认为知识与智能没有什么神秘的，都可以用符号表达与运作，0和1编程能实现一切。他们则认为神秘的智能只能通过堆砌大量的神经元来产生，他们一边依靠符号主义的编程语言来做事一边贬低符号主义。二是他们认为人脑的神经元如银河沙数，三万六千个CPU还远远不够，需要增加海量的CPU才能实现人脑功能。我则认为人的一生学习的知识总量不超过100GB，我用千元机加机械硬盘就可以语义检索人类所有知识，人脑所能做到的功能我都可以用一个赛扬CPU做到。三是我认为源于希腊几何学的逻辑推理证明体系是现代科学的基石，寻求解释一切自然现象才建成了现代物理学大厦，我要做的任何算法都是可以解释的、符合逻辑的，用这样不留一丝漏洞的程序可以实现一切功能。他们则认为神经网络这个黑盒子的复杂度超出了他们的能力范围，无法追求可解释性，不断增加神经网络数量就能得到所需功能（就是求神拜佛一样祈求神经网络给他蒙中一个结果）。

我的帖子回复了都不会排到前面来的，只好开个新帖。

免编程教会电脑做重复性劳动，“电脑换人”的时候到了免编程教会电脑做重复性劳动，视频以QQ加群为例，对无法拷贝的文本用图像识别的方法得到文本。对于不用跑腿不用出力的办公室操作电脑的重复性工作，大部分都可以教会电脑自动操作。最关键的是“免编程”教学，暂时是没有人能够做到的，有大量重复性工作需要代替的朋友可以跟我联系。我做”电脑操作机器人”已经有二十年的历史了,但是一直只能做到”易编程”，还是很难做到”免编程”,主要是以下问题一直没有解决——”免编程”主要方法就是键盘鼠标操作行为录制与播放,它的优点是无需编程，谁都可以使用；它的缺点就是要求录制与播放期间所有情况一致,如果播放时弹出一个与以往不同的对话框,它就懵逼了。这两天脑洞大开,基本上解决了这个问题,用我的录制器可以直接产生bamboo脚本,一个流程可以有很多分支(产生的脚本有判断流向功能),没有编程能力的用户也可以用录制(学习)的方式制作出"免编程"应付各种变化的"电脑自动操作"机器人.再有我的图像识别技术作辅助,人操作电脑能做到的大部分行为都可以"免编程"录制出自动操作脚本.

免编程教会电脑做重复性劳动的视频免编程教会电脑做重复性劳动，视频以QQ加群为例，对无法拷贝的文本用图像识别的方法得到文本。对于不用跑腿不用出力的办公室操作电脑的重复性工作，大部分都可以教会电脑自动操作。最关键的是“免编程”教学，暂时是没有人能够做到的，有大量重复性工作需要代替的朋友可以跟我联系。我做”电脑操作机器人”已经有二十年的历史了,但是一直只能做到”易编程”，还是很难做到”免编程”,主要是以下问题一直没有解决——”免编程”主要方法就是键盘鼠标操作行为录制与播放,它的优点是无需编程，谁都可以使用；它的缺点就是要求录制与播放期间所有情况一致,如果播放时弹出一个与以往不同的对话框,它就懵逼了。这两天脑洞大开,基本上解决了这个问题,用我的录制器可以直接产生bamboo脚本,一个流程可以有很多分支(产生的脚本有判断流向功能),没有编程能力的用户也可以用录制(学习)的方式制作出"免编程"应付各种变化的"电脑自动操作"机器人.再有我的图像识别技术作辅助,人操作电脑能做到的大部分行为都可以"免编程"录制出自动操作脚本.

用两百元的开发成本搞定一个鞠躬迎宾机器人，可惜动作与表情太呆板