未來一號超算投入使用后，郝強用它來收集和整理數據，研發“未來ai”。
未來ai可以生成符合人類對話習慣的回復，即進行對話，也可以識別圖片、圖像等任務，也可以應用到公司正在研發的智能機器人－未來1.0機器狗的身上。
它將會在更多的領域發揮其重要的作用。
例如，在教育領域，未來ai可以作為智能輔導系統，為學生學習提供個性化的指導；只要給出題目，就能給出詳細的解答過程。
在醫療領域，未來ai可以作為醫療助手，為醫生提供診斷和治療建議。
在金融領域，未來ai可以作為智能客服和風險評估工具，提高金融服務的質量和效率。
隨著技術的不斷發展，未來ai也將不斷進步和完善，能夠處理更加復雜的任務和問題。
可以說，未來ai可以做的事情非常多。
以未來ai為基礎，衍生更多專業版本，比如自動駕駛、軍事應用、家庭服務等。
當然，郝強也會給限制一些功能，比如違法的功能。
目前，未來ai項目剛剛開始，就如剛剛懷孕的胎兒一樣，尚未成型。
未來ai的技術架構包括三個主要部分：預訓練模型、fiung模型和推理引擎。
預訓練模型是未來ai的基礎，通過學習大量的語料庫來建立語言規則和詞匯知識。
fiung模型則是在預訓練模型的基礎上，針對特定的任務進行微調，以適應不同的應用場景。
推理引擎則是用于根據用戶的輸入和模型的參數，計算出生成回復的概率分布。
說得簡單一點，
傳統的編程方法：需要人類明確地編寫相應的規則來告訴你怎樣區分貓和狗。
編程的工作量就非常大，也難覆蓋所有規則。
機器學習（模擬人腦）：給計算機提供大量關于貓和狗的圖片，即大數據，每張圖片都標注了是貓還是狗（監督學習）。計算機通過分析這些數據，自己“學習”如何區分貓和狗。
或者，給計算機大量沒有標記的數據，讓計算機自己找出數據中的模式或者結構（非監督學習）。通過數據來訓練模型，使得計算機能夠解決復雜的問題，而不是依賴人類預先設定的規則。
即郝強不想寫代碼了，想讓機器能自己（輸入）聽到、看到、摸到、聞到、理解并（輸出）做到、說出來、畫出來、表現出來，適應新東西完成復雜的任務不再需要人類干預。
當然，這是全面人工智能。
未來ai做不到摸、聞等動作，只能聽、看、畫等表現，只能算是半人工智能。
郝強的目標比較遠，但還是需要一步一步地走。
一天下午，
郝強坐車回到郝府，剛走進大廳，看到大兒子一手拿著餐巾紙，一手捂著鼻子，有些不解：“子墨，你做啥呢？”
旁邊的傭人看到郝強，微鞠躬一下，然后解釋道：“先生，大少爺想給小少爺擦屁股，二夫人就讓他嘗試一下。”
“嗯，這種事就讓小孩體驗一下。”郝強笑了笑。
在郝府有一個規定，只要不涉及孩子的安全，就不要干涉，哪怕孩子摔倒了。
郝子墨看到爸爸回來，小手依然捂著小鼻子，皺著眉頭說：“爸爸，我幫弟弟擦屁股，他拉粑粑了，可臭死了。”
“你這么大的時候也是一樣的啊。”郝強笑呵呵說道，“所以啊，知道父母養你們不容易了吧。”
郝子墨腦子里有些疑惑不解，反問道：“爸爸，奶奶說你是她一把屎一把尿把你養大的？是真的嗎？”
那么臭的東西，爸爸也能吃得下？
爸爸小時候，家里有這么窮嗎？
郝強哭笑不得，只好耐心跟孩子解釋一下。
他的大兒子和大女兒，逮到他后，喜歡問一些奇奇怪怪的問題，比如說“為什么他們有兩個媽媽？而別人只有一個媽媽和爸爸？”“為什么家里這么多叔叔阿姨？”“是有雞還是先有蛋？”
很多問題真不好回答，難道回答“你們爸爸太厲害，所以娶了兩個老婆”“生活太不容易了，只有做雞，才能活下去？”
郝強陪著孩子們玩耍了一會兒，發現老爸不在家里，便轉向抱著小女兒的母親詢問。
劉鳳清面露不悅之色，語氣中帶著些許嘲諷，說道：“你爸回老家了，那個村委干部的頭銜，他是舍不得啊。
在家里有人天天捧著他，呵呵，在這邊可沒什么熟人捧他，估計是有點不習慣了。”