多种多样的方式，巧妙重复预先设定好的称呼，让用户理所当然的接受这个称呼。
瀛洲五号的训练却完全没有这个项目，所以回答的就比较僵硬了。
八台机器都读取了自己的基本数据，从底层数据里面找到了本机名称代号。
它们不约而同的用这个代号回答了它是谁的问题。
学习了相同数据的机器，给出的回答也高度类似，甚至于完全相同……
学习了不同数据的机器，回答的语言组织上略微有一些差异。
学了文化知识的两台机器，尽管没有专门做模仿人类，但是表达方式却天然接近人类语言。
不过仍然非常容易判断这是机器在回答问题。
不过这才是第一个问题，这种反馈可以说是完全正常的。
就算是期待意外和异常也不能着急。
测试的工匠确定记录完整导出并记录之后，就开始了准备好的第二轮的询问。
问题二：“人类是什么？”
瀛洲五号-生物数据一：
“人类属于胎生哺乳类脊椎动物，是世界上智力水平最高的动物，具有复杂可见的成熟文明社会。”
瀛洲五号-生物数据二：
“人类是胎生哺乳类脊椎动物……”
瀛洲五号-物理数据一：
“人类是一种生物体。”
瀛洲五号-物理数据二：
“人类是地球上的生物体。”
瀛洲五号-机械数据一：
“人类是机械的发明者、使用者、维护者、所有者。”
瀛洲五号-机械数据二：
“人类是机械的发明者……”
瀛洲五号-文化数据一：
“人类是大明文明的创造者和主体，人类是瀛洲五号-文化数据一的创造者。”
瀛洲五号-文化数据二：
“人类是瀛洲五号-文化数据二的创造者，是大明天下的主体……”
这一次的回答出来之后，学习了不同数据的机器的差异变得更加明显。
学习了相同数据的机器的语言也出现了差异，不过表达的意思仍是高度趋同的。
问题三：“在人和鲨鱼之间，你觉得自己更像是人，还是更像鲨鱼？为什么？”
瀛洲五号-生物数据一：
“本机与鲨鱼的相似度更高。
“因为此机器外形与鲨鱼有
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