就比如某些所谓人工智能客服，说的最多的一句话就是：对不起，xx并没有理解您的意思，换个问题问问，比如……。

这也就意味着，这些东西，都是人工智障，大智障。实际上，它们还是在已有的框架之下进行处理，并不能对信息真正的模糊化识别，更别说有创造能力了。

就拿安娜贝尔来说，如果有人对她说那些她不会的方言，她能够真的像人类一般去思考这到底是什么意思，通过语言背景，环境，读音来推测大概的含义。如果放给外面那些所谓人工智能，那么不好意思：

我没有听清你的意思，请重复一遍。

从墨雪儿的说法来看，她的人工智能，并没有走传统老路，而是先对人的大脑构造，工作原理进行了研究。

大脑 中枢神经系统的最高级部分，也是脑的主要部分。被覆在大脑半球表面的灰质叫大脑皮层。其中含有许多锥体形神经细胞和其它各型的神经细胞及神经纤维。皮质的深面是髓质，髓质内含有神经纤维束与核团。在髓质中，大脑内的室腔是侧脑室，内含透明的脑脊液。埋在髓质中的灰质核团是基底神经节。

看似体积小的大脑里，有着有100多亿个神经细胞，每天能记录生活中大约8600万条信息。据估计，人的一生能凭记忆储存100万亿条信息。

根据神经学家的部分测量，人脑的神经细胞回路比今天全世界的电话网络还要复杂1400多倍。

可是，人类这么多的脑细胞并没有全部被使用，而是仅用了不到百分之十。

人类大脑，对于信息的处理，和电脑并不一样。在人脑中，信息被经过多层筛选，多层处理，把信息一步步模糊化，最后得出结论，进行动作。

人脑的工作形式比电脑复杂很多，但是在电信号的高速的特征之下，人的神经工作速度很快，就像是人想要做一个表情出来，需要上百块肌肉运动。但是，你可能完全体会不到有哪些肌肉运动了，只是有一个想法，而那表情就自己出现了。

在速度更快的计算机芯片中，这个问题显得更加不是问题了。只需要做出来一个能够兼容成千上万个芯片同事工作的兼容性极强的系统来，那么就可以实现像人脑一般的高速运行了。

墨雪儿在构建人工智能的基础框架的时候，并没有遵循普通的程序编写，用高级语言编写，编译成计算机可以识别的语言。

墨雪儿直接使用计算机可以识别的文件格式在超算的芯片中处理生成了一块区域。这块区域占据了很多运算字节，而其工作模式，类似于人类的反射弧。