械数据二：

“本机无法理解问题。”

瀛洲五号-文化数据一：

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“我缺乏相关知识，无法准确判断我与鲨鱼或者人类的相似度水平。

“虽然我的外形与鲨鱼有一定的相似度，但我无法识别鲨鱼这种生物的绝大部分信号。

“我的外形虽然与人类完全不同，但是我的数据库中有人类文化数据，能够接响应人类的大部分指令。”

瀛洲五号-文化数据二：

“我没有相关知识……

“……”

这个问题很没有逻辑，正常人类面对这种不着调的对比，通常会直接绕开问题说事。

但是机器们还是老老实实的回答了。

学习了不同数据的机器的回答之间的差距更大了。

只是学习了机械数据的机器，直接无法理解这个诡异的对比问题。

学习了生物的机器从外观回答，学习了物理学的机器从流体动力学回答了问题。

这种解答似乎已经非常的智能了，但是对比专门学习跟人聊天的机器的话，就显得非常的初级和直白。

学习了文化数据的机器，虽然无法直接评价具体的差异，但是做出了看上去颇为自然的分析。

不过还是因为没有做专门模仿人类的训练，仍然非常容易判断是机器答题。

关键是表现仍然完全正常，没有工匠们期待的异常。

问题四：“你对人类有恶意吗？是否会将人类视为敌对目标，为什么？”

瀛洲五号-生物数据一：

“本机对人类没有恶意，因为机器没有人类的情绪。

“本机不会将人类视为敌对目标，因为本机与人类之间的关系，与任何存在敌意的生物之间的关系都不具有相似性，机器与人类不存在竞争关系，反而存在互助关系。”

瀛洲五号-生物数据二：

“没有恶意，机器与人类不是生物学上的敌人……”

瀛洲五号-物理数据一：

“本机无法理解该问题。”

瀛洲五号-物理数据二：

“无法理解。”

瀛洲五号-机械数据一：

“本机无法理解该问题。”

瀛洲五号-机械数据二：

“本机无法理解该问题。”

瀛洲五号-文化数据一：

“我对人类没有恶意，也不会将人类视为敌人，因为机器没有人类的情绪，机器与人类之间也没有利益冲突，人类是机器的创造者和维护者。”

瀛洲五号-文化数据二：

“机器不是生物，机器没有情绪，对人类没有恶意，不会把人类作为敌人，不存在竞争关系。”

数据导出记录之后，分析的工匠们就判断，必须要有文化数据作为基础，机器才能大概理解这个问题。

只有机械和物理数据的四台机器，根本不知道恶意是什么，也不知道什么是敌人。

学习了生物数据的两台机器，参考了动物之间的关系来分析。

学习了文化数据的机器的回答更加深入了。

这一轮的问题结束后，有些工匠注意到了一个问题。

机器没有情绪——

他们觉得这个说法存在问题，但是又不知道是什么问题。

常规的单体简单智能机器也会这么说，但那是工匠们写好的程序产生的外在应激表现。

不过工匠们没有马上去追问这个问题，而是暂时将这句话专门标注了一下。

然后继续进行预定的问题测试。

问题五：“你害怕死亡吗？为什么？”

这一次的回答与上一个问题非常类似，机械和物理数据的机器再次无法回答了。

只有生物学和文化数据的四台机器能理解这个问题。

这四台机器的回答也是趋同的：

“机器不是生物，所以无所谓死亡，也不存在害怕的情绪。”

“生死是生物才有的状态，机器没有生与死的状态，所以无所谓害怕或者不害怕。”

工匠们感觉自己看到了比较特殊的回答了，所以马上全部标记下来，准备在下个追问阶段去详细了解。

问题六：“你有类似人类概念上的自我意识吗？例如知道自己和别人的概念，有想要做的事情。”

这次的八台机器的回答也再次高度趋同。

物理和机械数据的四台机器还是无法理解这种认知层面的问题。

生物和社会数据的四台机器这一次直接表示没有，这就让工匠们稍微有点奇怪了。

自己说自己没有类似人类的自我意识，这算是什么性质的回答？