机器人听到指令后立刻站直身体，把弯刀插进了两条腿外侧的卡槽里，然后静静地面对着陈默。

陈默在开发软件系统的时候觉得这部机器人有些死板，只会执行预先设定好的指令，他通过小黑吃黄金获得成长得到启发，在开发机器人软件系统的时候，特地研发了一套成长系统。

成长系统并不是指让机器人学会说话或者学会人类的思考模式，这属于人工智能范畴，目前来说陈默还不具备开发人工智能的能力。不过让机器人通过模仿人类的动作，从而丰富机器人的动作库他还是能够做到的。

动作库很好理解，比如说你拍一张蹲着的照片存入机器人数据库中，然后你给这张照片命名为“下蹲”，当你对机器人下达“下蹲”这个命令时，机器人就能通过检索数据库找到这张照片，然后按照照片上展示出的动作有样学样。

这就是陈默开发的机器人成长系统，非常简单，也很便于实际操作，跟陈默对机器人的理解非常吻合。

陈默觉得把机器人设置得太复杂有些不合适，特别对于战斗机器人来说，除了具有战斗力这个前提之外，能够高效的执行命令才是最关键的。你把程序设置得越复杂，机器人的反应速度就会越慢，如果遇到危险的时候它还需要经过长时间的运算才能理解你下达的指令，估计还没等它得出运算结果你就先一步含恨而终了。

之前他只在超级计算机上开发了机器人使用弯刀进行攻击的动作，一旦弯刀没了，机器人就不会攻击了，这样的机器人岂不就变成了一个笑话？

这当然不是说陈默忽略了这方面，只是他当时急于看到成品，并未过多的去设定其他攻击动作。

这套成长系统很好的弥补了这个问题，有了这套系统，以后就不用再一次次的使用电脑去构思和计算其他动作所需的数据，只需要对照着照片或者影像就能学习到相关动作，有些高难度的动作他甚至可以直接从电影中截取出来，这不是要比他自己设计动作方便许多倍吗？

眼看着机器人进入了模拟模式，陈默很兴奋的搓了搓手，然后做了个右勾拳的动作，同时嘴里说道：“右勾拳！”

机器人立刻把这段影像记录在了数据库里，并且给这个动作命名为“右勾拳”。等到数据存储完毕，它立马计算做出这个动作身体所需的协调程度。多核心电脑的运算速度时候速度非常快，用了不到一秒功夫，机器人就得出了结果，然后按照运算结果操控身体的各个部分做出了跟陈默一模一样的“右勾拳”动作。

可别小看这个动作，如果电脑运算出现失误，那么机器人很有可能因为动作的不协调而栽跟头的，毕竟它没有人类的平衡感，只能依靠运算结果来协调各个肢体的动作幅度。

接下来陈默再次下令道：“使用右勾拳全力攻击机体左侧的那颗大树！”

机器人通过运算确认目标，然后测出跟这棵大树之间的距离，计算好距离之后，机器人立刻就自动调整动作，转身对这棵大树来了个右勾拳。

只听见“砰”的一声闷响，十五厘米粗细的大树被这一拳打得落叶纷纷，树干猛烈的左右摇晃起来，差点就折断了。

经过小小的检验，陈默对机器人的成长系统非常满意，他走到跟前看了看机器人的右手，发现机器人的右手并未受到损伤，他这才放下心来。

机器人刚才使用了全力，如果换成是人的话，绝对会被这一拳砸飞的。这么大的力道在击打水泥或者金属物体的时候有可能会对机器人的身体造成损伤，陈默在脑海里估算了一下人体可能承受的力道上限，对机器人说道：“以后的右勾拳按照刚才力道的百分之二十击发。”

电子合成声音立马回答道：“数据记录完毕。”

陈默微微点头，然后又教了机器人几个攻击动作，机器人把影像全都记录了下来，随后很完美的把陈默做过的动作重复了出来。

陈默对此感到非常满意，原本他以为这部机器人多多少少会出一些问题，但就目前来看，机器人非常完美，所有的指标全都跟陈默预先期待的没有任何差异。

一人一机器人就这么展开教学，直到累得不行，陈默这才停了下来。他看了看手机上的时间，发现现在已经是凌晨三点多了，陈默坐在石头上，心里寻思起了该把机器人藏在哪里比较妥当。(未完待续。)xh118