就算你自我反省、废寝忘食、深刻钻研，好不容易真正理解什么是微笑，也还有千千万万的类似问题需要解决，比如什么是哭泣、什么是愤怒等。
人或穷极一生，或也只能解答出其中几个、十几个的类似问题。
世界很复杂，人更是，光微笑就有好多种。
其中有真正的、开心的微笑，也有那种半真半假的礼貌微笑，还有苦笑，还有虚伪的微笑，还有特殊的、奇怪的、比如名为“尴尬又不失礼貌”的特殊微笑……等等。
更麻烦的是，它们之间有时候非常相近，计算机实在难以识别。
你有时候觉得很痛苦，又不得不强颜欢笑，即一脸苦笑，偏偏计算机有可能误以为你很开心，尽给你放一些喜庆的音乐，让你觉得天下就你不开心，只会越来越不开心，说不定抑郁到想自杀。
人通过脑波对比识别、互相沟通，可以说是最高效、最准确的沟通方法，难以超越。
这可是人类花费十几亿年才进化出来！
有人认为，其实不是为了使用工具，而是为实现更高效便捷的沟通，人的脑容量才不断变大。
总之，那就很难让计算机理解人类的所有概念，更别想制造出一个真正的人工智能。
因此，科学家们其实很早就放弃通过单纯的教导，来让计算机理解人类的概念和智慧的方法，而是使用“人工教导+机器自我学习”的方法。
就拿微笑来说，他们会给计算机很多属于不同人的、同样在微笑的立体头像，再告诉计算机，这就是微笑。
接着，计算机就会自己去自动分析，自己总结这些立体头像到底有哪些异同，将微笑转化为嘴角上扬幅度、眼睛睁开程度、哪条肌肉收缩等大量具体数据，从而再归纳出一个初步的结论。
再接着，计算机还得去更大的、有更多表情的头像数据库里，用它的初步结论作为标准，选出它认为是微笑的头像，并交给最懂微笑的人类裁判员来评判。
这样它们才能从人类口中知道自己哪些选对了、哪些选错了，又才能进一步去自动分析、总结归纳自己为什么对，又为什么错。
然后，通过上次的成功和失败，它继续分析、调整微笑的具体数据，得出一个进一步的、更正确的结论。
再然后，还远远没完，它还得循环往复地多次进行以上程序，不断调整自己的结论，以使结论越来越正确。
长此以往，总有一天，计算机对微笑的识别率，才说不定会超过人类。
人类中有很多马大哈，一辈子可能都不懂欢笑和苦笑的区别，俗称“不懂空气”。
而通过使用“人工教导+机器自我学习”的方法，现在人类正教会计算机越来越多人类创造的概念，也让计算机越来越理解人类的智慧和需求等，才能帮人类做越来多的事。
计算机如果不知道你的话是什么意思，又怎么帮你做事。
问题是，计算机虽正越来越理解人类的语言、表情，乃至是内在含义，但或许永远也不可能百分百理解。
再拿微笑来说。
微笑是一种外在表情不假，更重要的却是它的内在，即它所代表的情绪，即脑波的形状。
但是，计算机没脑波，就绝不可能在内部完全再现和完全理解“微笑”。
而哪怕计算机的理解和人类只有1%的差距，也可能酿成无法挽回的绝望惨剧。
想到这，约瑟夫抬头看了眼海因里希办公室的门，就又继续埋首加班。
海因里希也曾经惊才绝艳、年少张狂，是紫枫共和国第一个用“人工教导+机器自我学习”研究人工智能的人，比卡缪拉近年声名鹊起的索兰托夫妇还早。
这才让他至今依旧名声在外。
可他既然只能开这么一家小公司，就说明，他当初的研究总归是失败了，还败得很惨。
那天，他邀请了十几万香波客市民去看他自己开发出的智能机器人，准备扬名立万。
他要他的机器人在担架、手推车和磁悬浮小车中选择出一个最合适的工具，把唯一愿做他试验品的、他最心爱的未婚妻，以最快速度从体育馆这头运送到那头。
他本以为他的机器人一定会正确地选择手推车。
磁悬浮小车虽然更快，但驾驶舱故意做得很小，看起来完全不够把她妻子塞进去。
结果，他万万想不到，他最得意的机器人，还是选择了磁悬浮小车。
且就在他感到疑惑，乃至是兴奋，以为他的机器人聪明到已远超自己这设计者想象时，他最得意的机器人，竟就像给舞蹈学生下腰一样，直接把他最心爱的妻子强行反向对折，活活杀死。
那样，机器人就恰好能把她妻子叠好，塞进磁悬浮小车，实现“人体最快运输速度”。