（来源：上观新闻）
James：然0️⃣👲后你就会🛰问：那AI还🇯🇪🐒能去哪里🚴🥎回答这些◼问题？你提到的R🇪🇹EADME🏣🇻🇺文件——但谁又🌊💀愿意发布READ🇦🇼🔜ME呢？因为Ag👩👩👧👦ent☝必须去某个地方取☝信息才能回答问🧝♂️🇦🇮题，这对◀🇧🇫品牌或营销人💂♀️也许有动机；但🥞如果是更广义🥏的内容呢？比如我🔆写博客的意义是什🥪么？我发一🍹🥣篇“我是S📂🐜oni🇲🇵a，我投过哪些👉📜公司”——让一个🍦创业者决定该找🏹👁哪个V🍵C——他看🇫🇮©你的READM⛱E也许有用，但😾这更像商业🌼驱动内容🧦。它们不一定具有人🌫形形态，却🐋🇻🇪有明确任务、固定🛩场景和较😔🇸🇳清晰的付🏄费方🏯。
可以想象，在某🐓👞种意义🔟🔲上，完全🕟的神经计算🤾♂️机是可能的——想🙇♀️✉象一种设备，它接🇱🇨🏋泛站收原始视频和🇰🇮音频，🌠输入到本😒🍈质上是神经🛠❓网络的系统🤦♂️👯中，通过扩散📩🏴模型渲🍶染出一个界面👰🈳，那个🚃界面在某种意义上🇻🇬🇧🇪是为那🈯🕜个独特的时刻量🛏🇧🇼身定制的📒。但如果对🇦🇸象换成机器人，🇭🇹🌿它却是🇰🇳😀一道难解🔓的工程🐠🏚问题：灯❣🏴泛站泡表面光滑、易👪碎、会滚动，拧🚟🌇入灯座还需要🔟精确的对准✔🛣和持续稳定的📀旋转力矩📠🇭🇳。
