首先分析一下人脑运作模式
当我对你说“你好”时，你的耳朵接收声波，并通过鼓膜震动，分析声波，最后频率转换成神经信号，传递到大脑中。此时大脑就开始检索你以往的知识体系，从中找出“你好”的含义，你知道我是在对你打招呼。
但是当我对你说“扣恩里七哇”，你听见了，但是你无法给出回答，因为在大脑的知识体系里面，没有这个词的内容储备。
我们的眼睛也是一样，把你“看”到的东西，通过大脑检索知识储备，来得出结果。比如在你面前出现一个UFO，你就不知道那是什么了，你只知道那是一架奇怪的飞行器，从来没见过的东西，因为在你的大脑知识储备里面，不曾有这样的东西出现过。
我们的眼耳口鼻，甚至包括我们身体感觉到的温度湿度等等，都是“传感器”，传感器的意思，你就是传递感应到的器官。
一个人的大脑储备的知识越多，他所理解的东西也就会越多。增加知识储备，需要靠观察和学习。
而人工智能机器人的原理，也是这样。
通过云数据库，解决了知识储备，但如果碰到新的，没有储备这个内容，系统就会把这个信息存入数据库进行分析，归纳，以便下次使用这个信息，这也就是砖家所谓的神经网络。（小编搞不懂为何非要这么高大上的词语，因为跟神经没关系呀）
用摄像头来处理视觉，用喇叭来处理听觉，用光敏电子元件来处理光感，用超声波喇叭来负责感应空间距离……，这些所有的电子元件只负责一样，传感。
最后的电子信号，采用频率的方式传递，这一般经过震荡电路就可以处理。最后得出的震荡电流信号，用二级0和1来记录，然后送入CPU运算，并且匹配数据库中的，已经储存的声波数据，直到找到匹配的为止。（这里包含一些比对和校正算法）
CPU检索所用的数据库，储存了很多信息，至少比一个大学图书馆的所有图书的内容还多。
当你对机器人说“你好”，当系统检索到某个记录中有“你好”，就做一个锚点。它会检索很多种可能性。这些可能性包含各种带有“你好”的场景资料，然后它会在这些锚点中，寻找一种当前系统算法认为最优的进行回复你。
也许是握手，那么CPU会告诉负责手臂的马达，要开始工作了。也许是微笑，那么CPU会通知面部马达开始工作了。也许是讲一个笑话，它会通知发声器工作了。
如今，因为计算机的运算能力很差，所以检索数据库需要的时间会很长（所以你会看到现在制作的机器人，在回复的时候会出现停顿，它在运算）。
并且还有出错的可能性。所以机器人技术感觉不够成熟。但是这个技术如果再经过一个世纪呢？当计算机有足够的运算能力，可能就不是现在想象的这样了。
但，纵使机器人的运算速度够快，知识储备够多。但是它始终无法超过人脑。
因为它是人类的产物，是人类大脑思考的结果。就像我们人脑，永远也无法理解，是什么创造了我们人的大脑。
牛顿曾说过一个公式： 创造力=想象力 X 以往的知识
我们大脑跟机器的其中一个区别，就是我们人脑具备想象力。那想象力究竟是怎样运作的呢？
