陆晓输入了大量带有逻辑性的文字信息，组成了最基本的逻辑神经元网络。
现在每进行一次信息交流，都会增加神经元节点。
其实地球上的语言学家，也在研究类似的技术。
那就是读懂一门从未出现过的语言。
在日不落国，还有教授专门编写能读懂陌生语言的人工智能。
在计算机领域，这种技术叫做自然语言处理（NLP），它研究的是实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。
通俗地理解，就是通过机器学习的方式，采集整理大量的语言资料和规则来帮助计算机理解人类语言。
现在陆晓无疑已经走在最前面，通过编写的神经元网络，还有输入特定的语言逻辑信息，小鹿已经具备和人交流的能力。
但具体是否拥有几岁孩子的智慧，还需要进一步测试。
经过一番测试，陆晓发现自己创造的“小鹿”，智慧非常初级，还处于被动应答模式。
也就是陆晓输入什么文字，在神经元关联网络中寻找对应的答桉。
有时候也会出现“答不对题”的情况。
这种情况，必须要进行更多训练。
随时纠正小鹿的错误，让识别率越来越高，更加符合人类的思维。
最有效率的办法，就是教会它识别图片对应文字的能力。
陆晓开始新一轮训练。
先前的数亿文字信息，组成基础逻辑，现在开始输入代码。
也就是计算机语言。
为什么会出现计算机语言，是因为所有计算机的底层，都是0和1代表的电源开关。
在没有程序语言以前，计算机科学家们写程序都是以开关电闸（即用二进制）来实现（表示）的，后来有了汇编，再后来有了C，直到今天有了、Delphi等等各种各样的编程语言层出不穷。
计算机语言又分为机器语言、汇编语言、高级语言三大类，上面提到的java、C语言都是计算机的高级语言；
机器语言是用二进制代码表示的计算机能直接识别和执行的一种机器指令的集合；
而汇编语言是一种用助记符表示的仍然面向机器的计算机语言。
现在要让小鹿掌握计算机语言，比之前要容易许多。
因为组成神经元的代码，就是计算机语言之一，陆晓用的是直达计算机核心控制开关电闸循环指令。
可以说这才是小鹿除了文字逻辑最核心的地方。
也是陆晓灵感爆发诞生的产物，比当初声波共振公式，还要来的不容易。
所有计算机语言，都有共通性，其一是：内存电位的设置。（置1或0）其二是：条件判断该功能可通过逻辑门实现.其三是：循环，也就是程序下一条指令地址可设置。
陆晓相当于设计出了一门新的汇编语言，用这门汇编语言，识别汉字，同时调用了汉字解码程序，用这些汉字组成了逻辑，又要用这些逻辑去学习新的汇编语言，达到编程的目的。
因为服务器中可以安装所有语言的汇编数据，所以实现起来的时候，就相当于用一种汇编代码去调动另一种汇编代码，从而实现计算机底层逻辑的0和1控制。小鹿学起来非常快速。
陆晓仅仅花了一天时间，就安装好无数种语言，最后用C语言从基础开始教学，主要是用中文解释计算机代码。
让小鹿理解中文对应某种程序编写的含义。
这个过程中，不需要管小鹿到底有没有理解，陆晓只需要根据自己的计算机编程能力，把想要实现的计算机程序输入到核心数据库。
如今小鹿的核心数据库中，就不单单是中文逻辑了，还生成了外围的计算机语言逻辑。
将来小鹿就可以自己编程，控制计算机底层的0和1实现各种功能。
陆晓的主要目的还是让小鹿实现图片识别。
我们人眼看到的计算机图片，背后都是像素点，每个像素点追根朔源到计算机最底层，其实就是满屏的0和1。
奋斗了几天时间，陆晓终于可以直接输入图片，让小鹿自动转化为它能理解的信息。
接下来的教学更加容易。
有图片配合文字教导，比如一张图片上有文字，一张奔跑的图，上面写着人类奔跑，小鹿就能对应汉字，调动神经元内的无数文字信息匹配图片，生成大量神经元节点。
所有的神经元节点和之前一样，也是相互关联分布式储存。
如果具现化小鹿的神经元节点，现在已经灿若星辰。
这下程成教授准备的少儿教育资料，就有用了。
陆晓从零开始培养小鹿，会让小鹿越来越聪明，能读懂陆晓想要表达的意思。
当小鹿吸收无数资料后，陆晓又故技重施，开始让小鹿学习音频代码。
图片是像素点构成最终是0和1，储存在电脑上的音频，最后其实也是0和1，也就是数字能代表一切。
学习过程也很顺利，因为小鹿判断信息已经越来越准确。
这时候陆晓的人工智能培养计划已经完工了，后续不能修改核心神经元，这会影响小鹿的性格和思维逻辑。
经过陆晓测试，依旧无法判定小鹿究竟有几岁的智慧。
他发现用人类婴儿的智慧来判断人工智能的智慧，这种方法并不恰当。
因为就算再聪明的小孩，也无法做到过目不忘。
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