这个过程其实非常像自然界中所发生的“弱肉强食，适者生存”，而一个程序的某个参数被修改如同基因突变，两个程序还可以各取一部分交叉到一起产生一个新的程序，就如同动物交配产生后代一样，这种让电脑程序自己进化自己的方法被称为“遗传算法”。

人类永远不是绝对理性的，我们在做决定的时候会犯很多常见的错误，会很容易受无关细节的干扰。有的时候我们并没有经过事实判断，匆匆忙忙做出一个决定，也就是常说的“相信自己的直觉”。我们曾经觉着“冷静”的电脑不像人一样冲动，一定是件好事，可是最近的认知科学研究结果却发现事实并非如此。

一个人先天具有两种相互配套的做决定的方式，一种是缓慢的、深思熟虑的但同时也是理性的，另一种是快速的，有爆发力的，可以把当前的情况迅速和以往的经验联系起来，一两秒钟中做出决定。第二种方式或许才是人类智能的关键。

我们在进行深思熟虑的时候，理性必定要以耗费更多的时间和精力为代价。

人工智能的定义是“有关可以智能地工作的机器的科学和工程”。不过一个令人纠结的问题是：到底什么是智能？即便那些“不智能”的机器在很多时候已经比我们聪明了，比如普通的计算机程序可以将成千上万个数字相乘，可以记录下银行大量余额款项，这已经超出了普通人的能力，可是他们只是能够大量重复做同一件事情，而且给出了正确的结果而已，还称不上真正的“智能”。

只有某些人类特有的能力，像认出一张熟悉的脸，指挥繁忙时段的交通或者学会一件乐器，才有资格称得上“智能”。

为什么让一台机器做这些事情这么难？这是因为，一般程序员在给电脑编写程序之前知道他想让电脑做的任务是什么，可是在人工智能领域我们要求电脑做正确的事情，可同时又不是很清楚事情到底是什么。比如我们让电脑去识别人脸，可是我们人类自己也不是完全清楚大脑在识别人脸的时候到底是怎么样工作的。

在现实世界中，我们要面对种种不确定性，比如你在做一件事情的时候，一个竞争对手突然出现，阻止你达到目标；你在驾车的时候，有时会转动方向盘改变车的方向，避免撞上其他的车，但是这样做是不是一定安全，只有天知道；或者在正在完成一项任务的过程中，突然来了一条新消息，需要随机应变。一个人工智能的电脑程序不能仅仅按照既定的计划完成任务， 需要处理类似上面这样的所有不确定性的情形。

为了模拟人类的智能，电脑程序不仅要模拟完成的任务本身，还要为这个任务所处的世界建立模型。他必须感知到周围环境的变化，并且做出反应，相应的改变和调整自己的行动。只有一台机器可以在不确定的条件下做出正确的决定，才称得上智能。

事实上，很多现代的人工智能系统真的有两部分，一部分用于瞬时反应的情况，另外一部分用于需要更多理性分析的情况。一些机器人使用多层系统结构，最底层只做直接的反应，较高的层组织和抑制这些反应，去完成更复杂的目标。这种方式可以很有效，控制步行机器人在凹凸不平的地面上行走就是一个例子。

另外一种类似的方式是在人工智能程序中加入一些“情感”，比如一个机器人如果反复尝试做一件事情，不断失败，一个表达“气馁”情感的电路就可以“激励”机器人寻找新的选择。

让机器来模拟情感本身就是件很复杂的任务，人工智能的创始者之一Marvin Minsky曾经认为情感并不是人的大脑所做的一件事，而是包括了大脑的很多部分之间的相互作用，还有大脑和身体之间的相互作用。情感会驱使我们做出某些选择，如果电脑程序的某部分能够让程序变得好像被情感驱使了一样，电脑程序自然变得更像人类的智能。

现在，机器人的感应系统贾宝玉已经设计制作得非常完美无缺了，江临风就只需要把机器人的应急反应系统做得能够支持现有的感应系统就行了。

就在快要临近比赛的时候，江临风终于按照贾宝玉的想法，要求，编写除了他认为十分不错的操作程序，虽然还没能达到完美，但他认为在现阶段，他编写出来的神系统已经是最新奇的啦。

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