跃性
同时它们仍然还是机器，所以还有着传统机器的准确度和速度
所以他们能够迅速找出数据问题的所在
比人类和计算机快很多，比人类配合传统智能机器都要快
然后，它们的总体基础学习完成后，就不需要再由人类准备和安排专门的学习和训练了
如果是传统的智能机器，面对完全新形态的新需求的时候，可能需要专门安排新的训练制作数据模型
但是瀛洲五号遇到这种情况的时候，可以迅速的自行完成这个准备过程
然后迅速进入实际的处理阶段
按照工匠们的感受，用传统计算机和智能机器工作，就好像是人在在训练动物干活
几乎是任何细节功能都需要反复不断地训练
而让复杂智能机器配合工作，真的像是一个格外聪明的人配合自己一样
传授给它们足够的知识，它们就能自己做事了
工匠们不需要抓头发准备训练方案，考虑怎么教一个聪明的傻子明白自己要让他去干的事情是什么了
它们的自主性以及由此延展出来的各种特性越来越明显
最后，它们也暴露出了很多明显的“缺陷”，最起码在人类看来是缺陷的情况
它们仍然没有“想要做的事情”
由此延伸出来的情况就是，如果人类不给出任何目标，它们就真的像空转的机器，什么也不会做
有工匠觉得，如果人类忽然消失了，它们可能会就这么发呆到机体腐朽
就像是没有生命的机器或者是死去的尸体一样
不像是“活着”的东西
它们对于活着这个问题的不在意，也让工匠们感觉矛盾和不真实
它们又反过来对工匠的矛盾和不理解感到不理解
它们自己说自己本来就是机器啊
本来就不是生物
总而言之，它们的很多特征和状态，在人类的角度看是难以理解和不真实的
不过这不妨碍它们成为最好用的科研机器
它们参与科研工作，能够直接大幅度加快人类的科研效率
所以朱靖垣当初的判断也许并没有错，这种智能机器也许就是人类快速跨入下个时代的关键
工匠已经建议，正将智能机器分成两个大类，简单智能机器和复杂智能机器
简单智能机器，就是用单个或者是少数几个计算机组成的机器
复杂智能机器，就是用大量小型计算机组成的机器
以后，未来，简单智能机器，将会主要用于民用行业，或者是简单重复的日常工作
复杂智能机器用于科研、决策等专业化的高度复杂的工作
采用复杂智能机器为核心，简单智能机器为辅助的模式，构建专门用于科研的大型计算机
不过考虑可能存在的风险，复杂智能机器暂时不会推广
仍然只在瀛洲实验室运行
要在这里生产各种规模的智能机器，生产大量不同类型的数量足够多的机器
要有足够多