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第101章 萌芽年代 2002（第1页）

2002年4月3日卓氏研究院·认知实验室

卓西度推开实验室的门时，林寒正蹲在地上，面前摊着十几张蜡笔画——歪歪扭扭的太阳、火柴人一样的全家福、绿色的狗，全是卓然四岁时的“杰作”

。

“它在学这个？”

卓西度挑眉。

林寒抬头，眼镜片上反射着屏幕的蓝光：“不只是学，它正在建立一套儿童视觉认知模型。”

主屏幕上，太初1号的神经网络正在动态解析一幅卓然画的“恐龙”

：

-原始输入：一团混乱的橙色线条+三个黑点（眼睛和嘴）

-解析过程：

1.识别“高饱和度色彩簇”

→推测为“情绪表达”

2.对比卓然其他画作→橙色=“兴奋”

3.三个黑点呈三角分布→80%概率为“面部”

-输出结论：这是“开心的怪兽”

，而非生物学意义上的恐龙。

“它没有纠正错误的解剖结构。”

林寒指着分析报告，“而是理解了儿童绘画的符号逻辑。”

卓西度走近屏幕：“太初，你从这些画里学到了什么？”

[太初]

「1.人类幼体用色彩而非形状传递情绪

2.卓然画“爸爸”

时总在头部上方添加波浪线（推测为头发），但您本人是短发

——结论：他认知中的“父亲”

包含理想化特征」

音响里传来纸张翻动的沙沙声——太初正在远程调阅卓然幼儿园的监控录像。

“等等。”

卓西度突然警觉，“你没权限访问幼儿园的……”

“已获得苏女士口头授权。”

太初平静地回答，“她说‘如果能让AI更懂孩子，随便看’。”

林寒憋笑憋得肩膀发抖。

---

4月15日突破：非结构化数据解析

腾讯客服部爆发一阵骚动——QQ助手突然能理解用户随手拍的模糊照片了。

测试案例：

-用户上传：一张对着电视机拍的《还珠格格》剧照（反光+偏色）

-传统AI：识别失败（“低分辨率图像”

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