人或窮極一生，或也只能解答出其中幾個、十幾個的類似問題。
世界很複雜，人更是，光微笑就有好多種。
其中有真正的、開心的微笑，也有那種半真半假的禮貌微笑，還有苦笑，還有虛偽的微笑，還有特殊的、奇怪的、比如名為“尷尬又不失禮貌”的特殊微笑……等等。
更麻煩的是，它們之間有時候非常相近，計算機實在難以識別。
你有時候覺得很痛苦，又不得不強顏歡笑，即一臉苦笑，偏偏計算機有可能誤以為你很開心，盡給你放一些喜慶的音樂，讓你覺得天下就你不開心，只會越來越不開心，說不定抑鬱到想自殺。
人透過腦波對比識別、互相溝通，可以說是最高效、最準確的溝通方法，難以超越。
這可是人類花費十幾億年才進化出來！
有人認為，其實不是為了使用工具，而是為實現更高效便捷的溝通，人的腦容量才不斷變大。
總之，那就很難讓計算機理解人類的所有概念，更別想製造出一個真正的人工智慧。
因此，科學家們其實很早就放棄透過單純的教導，來讓計算機理解人類的概念和智慧的方法，而是使用“人工教導+機器自我學習”的方法。
就拿微笑來說，他們會給計算機很多屬於不同人的、同樣在微笑的立體頭像，再告訴計算機，這就是微笑。
接著，計算機就會自己去自動分析，自己總結這些立體頭像到底有哪些異同，將微笑轉化為嘴角上揚幅度、眼睛睜開程度、哪條肌肉收縮等大量具體資料，從而再歸納出一個初步的結論。
再接著，計算機還得去更大的、有更多表情的頭像資料庫裡，用它的初步結論作為標準，選出它認為是微笑的頭像，並交給最懂微笑的人類裁判員來評判。
這樣它們才能從人類口中知道自己哪些選對了、哪些選錯了，又才能進一步去自動分析、總結歸納自己為什麼對，又為什麼錯。
然後，透過上次的成功和失敗，它繼續分析、調整微笑的具體資料，得出一個進一步的、更正確的結論。
再然後，還遠遠沒完，它還得迴圈往復地多次進行以上程式，不斷調整自己的結論，以使結論越來越正確。
長此以往，總有一天，計算機對微笑的識別率，才說不定會超過人類。
人類中有很多馬大哈，一輩子可能都不懂歡笑和苦笑的區別，俗稱“不懂空氣”。
而透過使用“人工教導+機器自我學習”的方法，現在人類正教會計算機越來越多人類創造的概念，也讓計算機越來越理解人類的智慧和需求等，才能幫人類做越來多的事。
計算機如果不知道你的話是什麼意思，又怎麼幫你做事。
問題是，計算機雖正越來越理解人類的語言、表情，乃至是內在含義，但或許永遠也不可能百分百理解。
再拿微笑來說。
微笑是一種外在表情不假，更重要的卻是它的內在，即它所代表的情緒，即腦波的形狀。
但是，計算機沒腦波，就絕不可能在內部完全再現和完全理解“微笑”。
而哪怕計算機的理解和人類只有1%的差距，也可能釀成無法挽回的絕望慘劇。
想到這，約瑟夫抬頭看了眼海因裡希辦公室的門，就又繼續埋首加班。
海因裡希也曾經驚才絕豔、年少張狂，是紫楓共和國第一個用“人工教導+機器自我學習”研究人工智慧的人，比卡繆拉近年聲名鵲起的索蘭托夫婦還早。
這才讓他至今依舊名聲在外。
可他既然只能開這麼一家小公司，就說明，他當初的研究總歸是失敗了，還敗得很慘。
那天，他邀請了十幾萬香波客市民去看他自己開發出的智慧機器人，準備揚名立萬。
他要他的機器人在擔架、手推車和磁懸浮小車中選擇出一個最合適的工具，把唯一願做他試驗品的、他最心愛的未婚妻，以最快速度從體育館這頭運送到那頭。
他本以為他的機器人一定會正確地選擇手推車。
磁懸浮小車雖然更快，但駕駛艙故意做得很小，看起來完全不夠把她妻子塞進去。
結果，他萬萬想不到，他最得意的機器人，還是選擇了磁懸浮小車。
且就在他感到疑惑，乃至是興奮，以為他的機器人聰明到已遠超自己這設計者想象時，他最得意的機器人，竟就像給舞蹈學生下腰一樣，直接把他最心愛的妻子強行反向對摺，活活殺死。
那樣，機器人就恰好能把她妻子疊好，塞進磁懸浮小車，實現“人體最快運輸速度”。