“……”叶眠不可能冲着机器人发脾气，只能自顾自苦恼，“她是不是对我有意见啊？”
“抱歉，小步无法推测出夫人的想法。但是从以往的数据来看，女性带着孩子搬家往往意味着她们对家庭的彻底失望，诱因极有可能包括伴侣失职、出轨以及家庭暴力……”
小步是第一代家居机器人，语言模型的训练集数据非常死板，跟它说话很容易得高血压。
叶眠被它的一番话扰得心烦意乱，病急乱投医在某论坛发了一条救助贴。
[老婆又带着孩子搬出去住了是怎么回事？在线等，挺急的]
为了强调事情的严重性，叶眠加了一个“又”字。
可能是因为饭点，酒饱饭足非常适合网上冲浪，短短几分钟，就有许多网友回复：
[七年之痒，忍忍就过去了]
叶眠打字：[结婚八年了，谢谢。]
[都这样了，我的建议是不如离婚]
叶眠气愤道：[不会建议就不要建议]
[楼主不反思一下是不是自己有什么问题？]
叶眠气势逐渐弱了下来。
甚至还有怀疑她家暴的，叶二小姐哪里受到过这种指责，泪眼汪汪地追问到底该怎么做。热心网友回复说：“先从小事做起，比如接手家务，学着做饭，切记不能让你的伴侣丧偶式带娃。”
叶小姐一边看着帖子一边拎起菜刀，一旁的机器人小步急得团团转。
它小心翼翼地说：“小姐，要不还是我来吧。”
被叶眠一个眼神堵了回去。
没有高级思维的机器人苦巴着脸，屏幕上的眉毛几乎要拧成麻花。
叶眠一脸无所谓道：“你担心什么？现在应该是保险公司提心吊胆才对。”
保险公司要是知道，为自己双手买下天价保险的钢琴师背地里竟然在玩菜刀，怕不是要当场吐血。
最后叶眠还是放弃了使用刀具，在小步的指导下，成功烤出了一堆黑漆麻乌的曲奇。
叶眠：“怎么样？”
小步违心道：“很好。”
说完，家居机器人开始收拾桌子、清理烤箱以及拖地，鞠躬尽瘁的同时也为自己掬了一把辛酸泪。
叶眠把曲奇装进罐子里，信心满满地前往她给老婆买的那套小别墅。
*
程数将定位发给白彤之后，就发现两个娃看她的眼神很微妙。
“妈妈是不是电视剧看多了。”年年担忧道。
程数不知道怎么跟孩子们解释，她也不清楚现在小孩的接受能力大概是多少，所以只好转移话题：“年年，你手腕上这个手环是类似于电话手表的东西吗？”
这么长的一段话，年年理解起来还有点困难，她疑惑地望向姐姐。
叶橙安——也就是年年的姐姐，接过话头：“妈妈，你今天真的很奇怪。”
程数暗道不好，多说多错，早知道她就一直装死好了。
叶橙安继续说：“手环是姑姑送给我们的，姑姑还说妈妈你是研发这款手环的负责人之一。”
程数讪讪道：“我单纯想考考你们。”
这句话说完，程数就琢磨出了点不对劲，不是“带球跑”的情节吗？怎么现在还会跟“姑姑”扯上关系？
小朋友心思没有弯弯绕，叶橙安思考了一会，把手环摘下来递给了程数，并介绍道：“可以打电话，但是还有很多其他功能。”
程数接过手环，开机后，狭小的屏幕上自动浮现鹏跃的logo。
至于用途，比起电话手表，这更像是十年前的运动手环。有测心率、血压、睡眠质量各种生理指标的功能，也有定位、紧急通话这种针对儿童的功能。
简单看了两眼，程数就了解了个大概，这款手环和十年前最大的不同就是——集成了AI辅助诊断系统，收集的所有生理信号都作为输入，通过多模态算法得出人体的健康检测报告。
AI for Science，多学科交叉在十年前就已经是大趋势，现在融合紧密也是意料之中。
虽然程数并不了解如今科技的发展水平，但是她知道过去AI+医疗的最大阻碍在于深度学习作为黑盒系统并不具有很好的可解释性。包括极大似然估计这种由果推因的参数估计法，本身就和医学上“由因及果”先找到病因再对症下药的治疗方式相悖。
而且AI依靠数据驱动，医学数据则采集不易且成本高昂，数据集小的情况下AI模型很容易产生带有“偏见”的判断。
举个例子，比如某图像生成器。用户输入文字描述后，AI就可以自动生成动漫人物的画像。如果输入“二次元女同”这样的描述，最后输出的大概率是“黑发紫瞳”的形象。
这当然不是因为所有的“二次元女同”都是“黑发紫瞳”。而是因为用来训练这款图像生成器的数据集太小，仅仅来源于《魔法少女小圆》的晓美焰和《Citrus》的芽衣。