第(2/3)节 和“实践”方面，最难的是学会“不依赖于量变的质变”，很难从一种“质”直接到另一种“质”，或者从一个“概念”直接到另一个“概念”

    而z语言主攻的，就是这个难题。尽管只取得了一点进展，但对整个人类来说，算得上是一大步了。

    尽管z语言10版对计算资源的需求极高，但它表现出来的“智能”还是让张小智非常满意的。

    z语言10版的运行环境，需要64颗4核的cu，1t的内存，大量固态硬盘。

    “这z语言难度实在太大了，我耗费了整整两周，相当于普通人花了11年。现在，该试试它的威力到底有多大了！”张小智觉得有点疲惫，但又迫不及待地想编一段真正的人工智能代码试试。先来个简单测试，花了1小时编写、调试代码，一段“双足行走”代码新鲜出炉了。

    由于没有试验环境，只能在电脑上模拟了。崎岖不平的山路上，一只虚拟猴子正在跌跌撞撞学习“直立行走”。

    “哈，只用了20分钟就学会双足行走了。至少证明咱这z语言10版完成一般的人工智能任务是没问题的。”

    再来一点略有难度的“考验”！

    花了4个小时编写、调试程序后，一段“复杂路况车况”判断代码上阵了。

    张小智直接使用实际赛车情况来测试自己的代码。同样，由于没有实验环境，测试方法很简单，他找了一些“越野车拉力赛”的录像，还原成3d场景，然后在电脑上让一只虚拟猴子“过马路”。

    路，是起伏不平的，有的车甚至会高高跃起凌空飞行好几米才落地。车，是混乱不堪的，发生碰撞后的汽车走向很难判断。

    但是张小智的虚拟猴子只用了58次就学会了“过马路”。当看着屏幕上的这只猴子小心翼翼地胜利达到赛道对面时，张小智一阵欢呼。

    “噢耶！太棒了！”难以言表的激动啊，哥虽然之前知道z语言10版功能上是可以用的，但没想到它用于人工智能是如此出众！看来可以实地测试了！

    才用了58次，这简直是神一样的记录啊！

    要知道，张小智并没有教虚拟猴子“牛顿三定律”之类的规律，但它能够领悟出如何躲避混乱复杂的越野车，起码得预测越野车的轨迹和路线呀！

    更何况，车是由人开着的，人的想法经常会变。虚拟猴子能够安全地躲开这些车，说明它也掌握了如何去应付那些“规律不明显的突发事件”。

    “现在，再试试人物识别能力！”张小智信心越来越足。

    又花了7个小时，一段“人物识别”程序正式投入测试了。

    张小智找了五万张含有小孩的图片，希望这段程序能够识别出这些图片的“共同点”。

    没想到，才输入了7千3百多张图片，这段代码就已经找到图片中的规律：有小孩。

    “这，这也太逆天了吧？！”张小智愣了。)和谷歌院士杰夫·迪恩(jeffdean)领导的团队开发的。

    他们使用了16万片处理器创造了一个拥有10亿多条连接的神上随机选取的1000万段视频，经过一段时间，该软件系统识别出了“猫脸”。

    可是，张小智的硬件只有64颗4核cu呀，而且只用了7300多张照片就识别出了“小孩”。

    这样的结果，连z语言的创造者张小智自己
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