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下午一點整，魯柏民直接坐在工作臺前，準備開啓直播。
在此之前，魯柏民做爲一個專心做科學知識科普的自媒體用戶，也開過很多次直播。
在直播裡，他也會帶貨賺錢。
但今天，魯柏民沒有任何帶貨盈利想法，他單純是憑着對科技的愛好，和對先進科技的狂熱追求。
他就很單純想知道，精靈女傭這種可以改變人類生活的科技產品，在程序上，到底是不是無懈可擊？
就像一個模型愛好者，千辛萬苦搶到一款稀有限量版模型，那種不吃不喝也要拼出來的衝動一樣。
就像一位鋼琴大師，忽然某一天在一間歷史古老的樂器鋪的雜物堆裡，翻找到一本從未見過的鋼琴譜，恨不能當天就挑燈夜戰也要彈奏熟練一樣。
魯柏民在拿到精靈女傭的第一瞬間，就非常想把精靈女傭從裡到外拆了個乾淨，一寸一寸研究和欣賞它的機械結構。
等研究欣賞完機械結構，還要全方位測試它的智能程序，從自己最擅長的專業角度出發，去和智能程序鬥智鬥勇，去找到它的邏輯漏洞。
看看能不能讓智能程序，敗在自己的知識之下。
拆機是個大工程，魯柏民準備放在後面慢慢搞。
現在他要和精靈女傭鬥智鬥勇，要讓無數觀衆們，鑑證自己的知識與智慧。
擬好標題，直播開啓。
手機屏幕暗了一秒後，正式進入直播界面。
如此同時，那些已經守候在魯柏民主頁裡，看時間到了，然後不停刷新的用戶們，一下刷到了魯柏民的頭像上顯示正在直播中。
進進進～
他們要看看魯柏民到底怎麼找精靈女傭的BUG。
一千人。
五千人。
半分鐘後，人數超過一萬。
人數依舊在瘋狂增長，那些進來的用戶們，則不停打字詢問魯柏民精靈女傭呢？
魯柏民嘿嘿一笑，“別急別急，我先來調調濾鏡。”
他本人有點小胖，並且帶了個副眼鏡。因爲不是專業主播原因，他的工作臺前沒有那些專業主播架的和螃蟹鉗子一樣的各種顏色補光燈。
而且他還不能調瘦臉、大眼，這些美顏功能。因爲在直播時，這些功能會影響物體的真實線條，把線條扭曲的跟麻花一樣。
只能靠濾鏡救場。
擺弄了一會兒，魯柏民見直播間裡的觀衆人數已經突破五萬，便咳嗽兩聲，進入正題。
“我想大家最近聽到和見到的新聞，大部分都和精靈女傭有關。”
“現在拿起手機刷唞音，刷十條裡就能有一條是精靈女傭的視頻。”
魯柏民湊在手機跟前，面帶微笑，語速飛快地道：“早在精靈女傭正式發售前，我就從巨獸工業已經成熟應用的產品技術，和他們在智能程序上做出的努力，預測出精靈女傭的產品功能，一定會遠遠超過大家想象。”
“現在精靈女傭已經和用戶們見面，數不清的用戶們也用視頻證實了這點。”
“想必大家都知道，精靈女傭幾乎無所不能，不僅可以把家政服務全包，那些購買了加強服務包的用戶，甚至可以在家裡就體驗到私人醫護的VIP待遇。”
“但是！”
魯柏民無視視頻裡快速滾動的用戶留言，繼續道：“但是我要告訴大家，精靈女傭的這一系列神奇功能，都是由一行行代碼命令來實現的。”
“無論是機械結構，還是代碼命令。只要越複雜，出錯的機率也就越大。”
“精靈女傭如果不是巨獸工業推出，那任何一家科技企業來做，最終都只會做出一件無時無刻在出BUG的廢物。”
“因爲它的智能程序，複雜程度已經超越了最頂級程序員的想象能力。”
“我舉個例子給大家聽，如果我開發一款帶有語音控制功能，並且不會出錯的小電器，那我就開發一款聲控燈。”
“這款聲控燈只有開和關這兩個功能，採集語音命令到轉化成機器命令的數據庫代碼中，只有開和關這兩個選項。”
“採集到開燈命令，繼電器吸合，給燈泡接通電源。”
“採集到關燈，繼電器斷開，讓燈泡滅掉。”
“它只有兩個數據庫命令要執行，用戶語音清晰的情況下，程序不可能犯錯。”
“但精靈女傭有多少條數據庫命令要執行？”
“光一個家政服務類，就一般家務、嬰兒看護、病人護理、產婦護理、家庭便餐，家庭園藝等等十個大項。”
“這十個大項中，每個大項的子分類項目少的多達幾十種，多的有幾百種服務項目。”
“每一個服務項目，如果按照工作步驟去分解成一條條動作，一個服務項目甚至能有上千個動作組合。”
魯柏民一口氣說下來，稍稍停頓，留給用戶一定的思考時間。
同時他注意到屏幕上那些觀衆互動留言的頻率變慢了，就知道他們大部分都聽懂了自己的講解，現在正在思考回味。
休息了幾秒，魯柏民繼續講解。
“就以最簡單的打掃衛生來分析。”
“我們認爲它最簡單，但在實際工作中，它需要手眼腦的共同配合。先由眼睛來觀察室內環境，大腦再對圖像進行分析處理，控制雙手去揮動掃把。”
“一場衛生打掃下來，需要幾百次到上千次的動作。”
“可能我們人類覺得完成一次揮舞掃把的動作很簡單，但機器人去完成一次，並不簡單。”
“看似一個動作，在機器人的芯片中，要涉及幾十種傳感器的協調工作，相對應的全身機械結構，同樣要協同運動。”
“所以我預計，僅僅是一個掃地服務。”
“精靈女傭的芯片中，要執行上萬條數據庫命令。每一條數據命令，分配到傳感器和機械結構上，又會產生超過千次的數據交互，和機械傳動。”
“一個動作，精靈女傭執行起來就如此複雜。”
“一個服務裡的幾百到上千個動作呢？”
“一個家政大項裡，幾百個服務小項呢？”
“所以我現在，就要通過一些充滿邏輯矛盾的方法，來讓這些數據出現BUG。”
魯柏民想要表達的意思很清楚，精靈女傭看似神奇的背後，是無數命令代碼在支持它工作。
就算是最簡單的一個服務，命令代碼驅動下，傳感器和機械結構都要有千萬級次的數據交互和機械傳動。
那這些程序，不會出錯嘛？
就算掃地服務不會出錯，其它服務呢？
掃地在家政中算是最簡單的一種，那些涉及到人類的服務項目，複雜程度超過百倍。
譬如照顧嬰兒。
譬如看護病人。
這些已經不是用命令代碼就能解決的問題，需要一種更高級程序的解決方案。
一種基於AI線性模型、邏輯模型、矢量量化模型，深度神經網絡模型的基礎上，誕生出的一種更強大AI模型。
這種模型方案，複雜程度已經超出了魯柏民的知識範圍。
但這種AI模型又真的存在，並大規模應用在了精靈女傭身上。
那麼必然，創造出這種AI模型的設計師，必然是全世界最偉大的程序大師。
他對AI程序的理解，已經超越了所有人。如果說那些世界知名程序員，已經站在了世界頂峰，那巨獸工業裡的這位程序員，則獨自一人，站在大氣層之上俯瞰衆生。
他必然會譽滿全球。
讓將以一己之力，把全世界所有程序員，都踹進了一個名爲“廢物”的深淵。
魯柏民的直播間裡，已經超過三十萬的觀看用戶中，不乏一些在IT領域裡掙扎的碼農。
這些碼農經過魯柏民的一通分析講解，幾乎都意識到，魯柏民這場直播的真正意圖。
魯柏民這傢伙，找精靈女傭的BUG是真。
通過找BUG，來證明自己。
證明自己有資格向開發了精靈女傭智能程序的那位設計大師，發起對話，纔是更真實的意圖。
那麼該怎麼找呢？
幾十萬的用戶們興奮極了，不停給魯柏民出主意。
然後他們看見魯柏民露出了壞懷的笑容，“下面正式開始。”
“我要讓精靈女傭給我倒一杯水。”
“但是，水壺裡的水，被我動了手腳。”