件筛选出来的数据。
相互之间有复杂关联，大量数据互相印证，才能确定有问题的数据。
在传统计算机程序里面，甚至是在传统的单体智能机器上，做起来都像是大海捞针的问题。
在它们这里都是摆在台面上的东西一样清楚。
按照瀛洲五号自己的回答，它们看那些数据中的问题，就像是人类强迫症看到规则画面中的污点。
那些不和谐，不合群，让人感觉扭曲的数据，都格外的显眼。
应该是由于脑子结构相似的原因，它们处理数据的过程有着类似于人类思维的跳跃性。
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
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