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为了能够让陈潇更明白自己在说什么，屈萍给陈潇举了一个很简单的例子。
她从桌面上拿到一个黄色封皮的书籍和黄色的手提包。
“举一个非常简单的例子，如果我告诉神经元组，我手里拿的这个书籍是黄色的，过一会儿之后我问它我的手提包是什么颜色，他也会知道我的手提包是黄色的。”
陈潇点点头，如此看来实验室已经取得了非常伟大的成就。
距离自己的生物芯片研发成功又更近了一大步。
屈萍说道这里的时候有一些激动：“我这只是一个很简单的例子，如果是让计算机去辨别不同的东西的某种颜色是相同的，那么我一定要对这种颜色进行编号，并且将颜色的数据存入在计算机之中，这样计算机才能够在下一次的时候进行识别。”
“就是我们至少要进行一种由内而外的编程。”
“这种编程并不是计算机学习的过程，而是人为的给它添加一些东西。”
“但神经元计算组不一样，我们只是给它看了这个东西是黄色的，并没有主动的给他的内部进行什么样的编程，但是他能够很自然的通过表观的东西形成内部的信息，再通过内部的信息进行反馈。”
“神经元计算机组合传统的计算机，运作的模式是完全不一样的。”
屈萍极力解释着自己在实验室中发现的伟大成果。
其实陈潇对这种成果早就有了预料。
传统的计算机是必须要对内容进行编程，才会有后续的应用。
而神经元计算组，则是告知他有这样个应用，或者实现这样的应用，它能够实现自我编程。
一种是由内而外，一种是由外而内。
而由外而内就是一种自我学习的过程。
这就和人是完全一样的。
人类懂某种技能，从来不是有哪个老师在你的脑袋中装什么插件或者是放一些程序，而是在表观上去教你这样的技能。
这种表观上的教育，会让人内在形成一种自我的程序，这就是一个学习的过程，也是生命体和计算机居然不同的差距。
说的更加清楚一点。
比如写一个“好”字。
在计算机之中，一定会把写“好”的这样一个程序录入到计算机之中。
需要计算机书写的时候，会让计算机通过这样一个程序进行信息的输出。
但是如果是人呢？
当你看到这个“好”字以后（这里假设没有老师教写这个字的笔画，只是给你看这个字）。
你会主观的形成“好”字的笔画。
这种主观的形成笔画就是从外及里的一个自我编程的过程。
而每个人内心的这种程序其实是可以完全不同的，并没有一个标准的答案。
有些人的程序是先写“女”再写“子”。