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的邏輯問題，基本上回答會很南轅北轍了。
至少不會注重最後的真實問題。
一般的回答會是，“啊呀你的話讓我有點慌，不小心走了神。”
或者：“你可以跟我說一百的自然對數是多少。”
或者會直接跳轉出搜尋，回答這裡是相關的網頁之類的。
這其實是個很容易解決的問題，至少在蘇小木看來有數十種方案能夠應對這樣類似的問題，讓程式邏輯正常下去。
具體到演算法也有很多種框架……
機械音回答：“等於2。”
這個開口提問的博士當場就懵逼了，他有些懷疑，這真的只是個智慧語音助手，而不是傳說中科幻電影中的AI嗎？
太像了！
但是博士並沒有放棄這一型別問題的探索，接著問道。
“一堆蘋果分成小堆，如果每堆3個，最後剩2個；如果每堆4個，最後剩3個；如果每堆5個，最後剩4個，請問總共多少個蘋果？那麼2+2又等於幾？”
這是對語音助手一類的軟體來說複雜到爆炸的問答。
根本得不出什麼有意義的答案。
在程式的理解機制中，這是一堆亂七八糟的東西。
而且提問者在最後又加上了另外的問題。
會議室裡面的人都露出了期待的目光，希望實驗管家能夠給出更加完美的答案。
機械回答：
“總共有59個蘋果，等於4，老闆是否需要列出詳細的算式以供參考？”
當時會議室就炸了。
“牛逼！！！”
“這不是人工智慧的話，我就直播吃桌子。”某個跟著過來長見識的博士小聲說道。
“簡直是完美的AI引擎！”
“我的天吶！”
“我這輩子竟然有機會進到這樣的東西？！”
“簡直是不可思議！”
“……”
這一堆嚷嚷並沒有讓實驗管家產生任何的回答，但也沒有關閉問答環節。
這裡面就是另外一個複雜的演算法框架了。
問答模式是比較複雜的一個框架來的。
最後，這個博士推了推眼睛，那雙眼睛露出了看穿一切的目光。
問道，“我還有最後一個問題，你是不是人工智慧並且隱藏了自己人工智慧的真相以透過圖靈測試……”
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4.
