。
“但是，”郝成接着说道：“这个思维和方向，它就是一个活靶子，虽然我们做不到，但并不妨碍我们朝着这个方向向前走一步。”
郝成现在脑子里已经有了一些想法了。
模仿人类大脑思考，汲取记忆和灵感的过程：
大脑想一件事，它是这样的：
我要做一道数学题（1+1=？）（1）→大脑“调用”相关的数学知识解题（=2）（2）
而现在，无界系统的操作步骤：
我要做一道数学题（1）→唤出小沙（2）→通过融合感知的操作或者传统的键鼠语音等操作将这道题描述小沙（3）→小沙解题（4）→我通过眼睛看到了解题结果（5）
那么，模仿人类思考的过程，将无界系统操作步骤的（2）（3）（4）直接浓缩。
答案虽然无法像自己思考那样直接出现在自己的脑子里，但是至少直接出现在了自己的眼睛里。
要尽可能的节省中间的所有步骤，节省的越多，使用操作系统的逻辑就越接近人类本身思考的过程。
“现在的问题已经具体化了，”郝成总结道：“那就是，将无界系统的操作意图识别升级为用户的真实需求识别。
“比如，我的操作意图是打开小沙APP，问一个问题。
“用户的真实需求其实是问的这个问题，如果拿起手机，看到的就是这个问题的答案，或者我们的耳机等外部设备里直接播放了这个问题的答案——
“那么，这和我们自己思考是不是就又接近了一步？至少形势上的是的！
“至于我们怎么知道，用户具体的意图：一、日常使用的行为；二、突然收到的信息；三、最近想干的事情；四、其他。
“这个事儿现在是不是又能干了？”
确实可以干了。
基于以下三点：一、小沙最了解用户，尤其是在使用了硬件融合感知之后。
二、小沙作为全能助理，用户的所有信息它都有一份，长时间使用下去，小沙的处事逻辑会和使用它的用户趋于拟合。
三、小沙的智慧能力在很多时候已经不弱于人。
这三点一结合，怎么就不能干呢？
这就是属于AI的大数据啊，以小沙的能力，真的可以慢慢做到很精准。
而且，这还不仅能够帮助用户处理问题，小沙也可以产生灵感啊！
什么叫灵感？
那
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