網絡化溝通及協做的人機交互編程語言-機器人語言5（總結)

    至此，量子的基於中文編程，網絡化溝通及協做的人機交互編程語言-機器人語言，的大致方向及雛形，輪廓基本造成。之後再寫，直接以中文編程爲標題。  

    那麼總結一下，就是：量子的中文編程語言是：基於網絡化溝通及協做，人機交互，人類能夠說能夠寫，計算機（固然包括可運行軟件的手機，機器人，智能電子設備等）能夠精確聽懂並理解的，執行的，主要基於中文的（固然相似的功能其它語言也能夠，原理是同樣同樣的，不過量子不想一開始搞的太複雜），相似於寫中文書面語的一種新型語言。

    這種語言人類能夠很容易的學習使用，而計算機也能夠很容易的解析，它是人類語言進一步，加入可識別標記，計算機進一步，理解可識別標記，而標記以外的內容，都是數據。

    這種人能夠說能夠寫，計算機能夠理解執行的中間語言，量子稱之爲機器人語言，很象電影里人機對話的場景，你們都用簡單，精確的語法溝通。

    這樣的語言，固然也會有基於這樣一種語言的產品，如今人機交互什麼最流行？Apple開發的Siri，Google的Now，高帥富的大公司，起用100名智商150以上，學歷名校博士以上的人，去搞人機交互及識別，走的是精品路線，讓愚笨的，龐大的計算機，消耗數以萬計的CPU，來聽懂，理解人類現有的不精確，不清晰的天然語言。

    這就是至關於把狗狗訓練成超級員工，西方用的是演繹法這一套路，燒錢。

    量子對概括法更在行，徹底能夠走另外一面，一樣能夠達成目的，方法就是讓人說簡單的狗狗能聽懂，理解的語法，好比說「坐下」，「過來」，「跑","跳「等等，讓狗狗理解很是簡單的語法，執行不太複雜的任務。固然，最主要是，量子沒錢，走的是屌絲草根路線。

    那麼，有了Siri，Now，還需不須要量子提出的這種」機器人語言「呢？這個東西有沒有存在或搞它的意義？量子認爲有，爲何？人機交互，在將來並不是少數人的專利，對於大多數人，也並不是須要那麼複雜的東西，另外，Siri，Now之後也會提供開發接口，量子的機器人語言，能夠把翻譯，執行等複雜，底層的操做交給這些底層系統去作。機器人語言僅僅只需徹底表達部分。

    這有點相似如今咱們用高級語言寫程序，而後跑在各類平臺上同樣，但在全新的下一代技術，極可能就是象量子同樣的中間語言，跑在Siri，Now等這樣的雲平臺上，其程序編寫及平臺都和機在大不一樣。機器人語言只是一次稍微超前一點的摸索！

 

    最後總結一下將要具體搞的這個機器人語言，大致上是這樣子：

    1.數據和語法融合，數據就是天然語言，好比中文，語法就是特殊標記，好比#，@，$,!｛｝，[]，=,:這些,實際上量子要把鍵盤上的標準符號，都逐步在語言裏做爲保留關鍵字，這樣整個語言的書寫，就變得很簡單了，文字就是數據，符號就是語法，徹底化的中文表達方式，符號給計算機化，便可從傳統的書面語言，天然過分到機器人語言。

    2.保留關鍵字，就是符號，再也不象傳統編程語言同樣，有class, object 等等這些和數據沒法區分的關鍵字。列出來是`~!@#$%^&*()_+-=\|;':",./<>?，基本上就是這麼多。不到30個標記，只須要學會30個標記用法，那麼就能夠學會這一門語言，而這不到30個標記，是鍵盤的基本標記，不會增長額外負擔。

    3.標記功能主要分兩大類，一種是格式標記，一種是控制標記，分別相似於傳統編程的屬性及事件，這就很好了，傳統編程的概念能夠借出來並獲得簡化。

    4.格式標記，考慮到Markdown已經基本造成標準，那就使用Markdown的表示法，其好處是，無需再次學習新表示法，Markdown怎麼用，在支持機器人語言的環境下還怎麼用，徹底兼容Markdown,固然還有另外一大好處，就是在開發機器人語言環境及解析器時，連解析引擎均可以參考複用。

    5.控制標記1，考慮到Mail以及微博語言的控制標記，基本獲得大多數人的承認及熟悉，那就使用#，@等這樣的標記，來控制

    6.控制標記2，考慮中國式教育的標準答案，考試等模式，加上Siri，Google Now的交互模式，決定採用問答式控制模式，使用？語句來作查詢等控制

    7.控制標記3，考慮象JSON，對象，屬性等Key：Value的分隔模式，使用：來分隔鍵值，這可使用做輸入語句

    8.其它標記，之後再逐步精化

    機器人語言的語音控制，很明顯，符號化表達及控制，對於書面方式是很好辦的，那若是要使用語音呢？好比經過手機，語音輸入，其實原理也很簡單，手機都有語音輸入引擎，那麼主要就是要把符號語音命令化，而後一樣以短語對話模式，和計算機交互，主要的變化在於交互模式。

    這就是至關於書面語言使用編譯模式，是全文掃描的，而語音輸入模式是解釋器模式，是人機交互。

    大致上這麼幹：

    採用教課書的問答模式：

    首先，咱們要給機器人取一個名字，好比Siri，Now，小寶等，模式原理同Siri，Now同樣，解釋器系統要記住自已的名字，好比起名叫小寶。

    咱們說」小寶「

    機器人小寶說」是「

    機器接收到名字，進入接受狀態，準備輸入  

    咱們開始語音輸入，對於交互模式，格式化標記意義不太大，大多數場景下不經常使用，因此主要就是控制格式，控制格式分輸入輸出，以問答方式。

    好比咱們說」問「，或」請問「， 這樣來輸入，以」答「，」請答「出獲取結果，以「完畢」， 「取消」，「確認」，「執行」，等命令來操做。

    對於輸入值，咱們用「是」來代替：分隔鍵值對，好比「工資是3K「，」上班時間是全天","雙休是不休「，這種標準化輸入，也很容易識別。

    無論如何，整體上看，語音模式要更復雜得多，但無論如何複雜，機器人語言，兼容語音識別，並且不只兼容，還很規範，徹底具備可用性，簡化性，及精確性，只須要能把關鍵字及數據語音識別成文本化的機器人語言，而後就能夠交給機器人語言引擎雲搞定。

    那麼模式就是，好比咱們把咱們的語音交互引擎叫"小寶「,那麼小寶主要是完成從接收語音，到翻譯成普通文本，這能夠調用Siri，Now，或現有的語音接口來完成。

    由於使用在語音時，使用的是機器人語言規範，因此語音識別的區域被嚴格限制在有限的語法空間裏，識別準確率及精確率大大提高，另外考慮使用機器人語言，通常不會去作大而全的應用，只真對具體的應用具體開發，那麼識別範圍及精度又進一步給提高，好比語音記錄帳單，語音看股票行情，它在一些尤爲是手機不方便錄入的狀況下，輸入一些交互數據。

    在語音數據被識別後，轉化成文本數據，文本數據須要通過「解釋器」翻譯成格式化的「機器人語言」，好比「小寶是機器人」，通過翻譯後，就變成「小寶：機器人」，一樣，對於書寫，也可使用這個預編譯引擎，把純文本先格式化。

    但量子的機器人語言，關注重點並不是天然語言格式化這一階段，咱們知道，這一階段能夠作，但不是咱們要去作的事情。由於那是大應用層面的事情。

    咱們要作的，是格式化後的，也就是標準的機器人語言，應該是什麼樣，它能作什麼，固然最後要有一個基本產品這樣的事情。有了這個東西，只要咱們多花幾百個腦細胞，學習下，就能夠當即在文本輸入狀況下使用起來，其它的更偉大的事情，徹底能夠未來再作。

    固然，只要有翻譯引擎，最後直接翻譯成彙編語言都沒有問題，問題在於，那樣的東西，是在將來纔有的東西，而若是咱們如今使用匯編和機器打交道，很明顯這裏頭門檻相對較高，小白用戶是很難使用的。

    而機器人語言，目標是作到不會編程的小白用戶，也能夠象程序員同樣，經過簡單的標記及指令，達到和計算機交互的目的，所須要的只是簡單的學習一些格式命令使用規則，把交互學習難度，下降到接近操做鍵盤，鼠標，或觸摸操做界面這樣的層次。