這套指令集，其實也是肖鋒帶回來的那些電子方面的克隆專家們，在經過反復推敲之后才敲定的。
其實這些東西對他們而言，就好像是上古時代的文言文一樣，很繁瑣也很麻煩。
是早就被克隆專家所處的時代淘汰的垃圾產物了。
但是這個時候拿出來，卻剛好是最適合于目前地球科技，也能夠被當下的人類理解并且接受的技術了。
而肖鋒也讓那些克隆專家做過一些評估，就這些指令集，還有AI語言的水準。
其實完全是領先了當下地球電子科技50年的水準。
這對于國內的電子科技而言，其實無疑于是一次拔高。
但也并不算是憑空拔高，畢竟咱們在硅基芯片時代也是有一定基礎的。
只不過現在咱們是突然切換到另外一條賽道而已。
不過既然已經在這條賽道領先了，那咱們就要把優勢保持下去。
至于為什么還要組織人學習這些指令集，一方面是要夯實基礎，把這些指令集的奧義吃透。
因為只有吃透，才能在將來新的科技領域，有基礎去發力。
你就比如這些指令集的語言，對咱們來說，是領先咱們五十年。
但其實對歐美，尤其是對米國人而言，也就領先三十年而已。
如果他們掌握了這套碳基芯片的語言，那么以他們的科技實力，如果咱們停滯不前，他們奮起直追的話。
也許只要二十年，他們就能追上咱們。
所以在指令集這一塊，咱們還是要繼續發力的。
吃透了這指令集的奧義，才能不斷發展并且優化。
然后就是AI語言這一塊了。
其實星火科技拿出來這套小星星人工智能，只能說是最初級的人工智能。
才剛剛踏入人工智能門檻的作品而已。
但這對于目前地球的人工智能科學而言，這就相當于直接給加了一個一百步的跨越。
畢竟在這之前，咱們在人工智能領域。
別說是人機交流了，就是讓機器進行自我的深度學習，還沒有玩明白呢。
人臉識別剛剛是入了門，而語音識別這一塊，呵呵，你就講幾句帶口音的他都聽不明白。
更不要提在我們的文字里面，還有那么多的同音字，諧音字呢。
還有那些同義詞，近義詞，反義詞之類的詞語，就更不是人工智能所能理解的了。
而且說是語音識別，漢語的語音識別和對話技術，才是世界上最高深的。
如果任何了一種人工智能掌握了用漢語聊天的技術，那么他用英語或者其他語言進行聊天，那都是輕而易舉的。
要知道想用漢語聊天，那你只需要掌握三千個生字就可以了。
而想用英語熟練的聽說讀寫，那你掌握的詞匯量，最起碼要從7000起步，到10000個單詞，你才能做到熟練的聽說讀寫。
可能很多人聽了之后會說，那豈不是英語更難？
錯！
想想看3000生字就能聽說讀寫，這說明這3000個生字，就可以延伸出更多的詞匯組合。