网络化沟通及协作的人机交互编程语言-机器人语言5（总结)
至此，量子的基于中文编程，网络化沟通及协作的人机交互编程语言-机器人语言，的大体方向及雏形，轮廓基本形成。以后再写，直接以中文编程为标题。
那么总结一下，就是：量子的中文编程语言是：基于网络化沟通及协作，人机交互，人类可以说可以写，计算机（当然包括可运行软件的手机，机器人，智能电子设备等）可以精确听懂并理解的，执行的，主要基于中文的（当然类似的功能其它语言也可以，原理是一样一样的，不过量子不想一开始搞的太复杂），类似于写中文书面语的一种新型语言。
这种语言人类可以很容易的学习使用，而计算机也可以很容易的解析，它是人类语言进一步，加入可识别标记，计算机进一步，理解可识别标记，而标记之外的内容，都是数据。
这种人可以说可以写，计算机可以理解执行的中间语言，量子称之为机器人语言，很象电影里人机对话的场景，大家都用简单，精确的语法沟通。
这样的语言，当然也会有基于这样一种语言的产品，现在人机交互什么最流行？Apple开发的Siri，Google的Now，高帅富的大公司，起用100名智商150以上，学历名校博士以上的人，去搞人机交互及识别，走的是精品路线，让愚笨的，庞大的计算机，消耗数以万计的CPU，来听懂，理解人类现有的不精确，不清晰的自然语言。
这就是相当于把狗狗训练成超级员工，西方用的是演绎法这一套路，烧钱。
量子对归纳法更在行，完全可以走另一面，同样可以达成目的，方法就是让人说简单的狗狗能听懂，理解的语法，比如说“坐下”，“过来”，“跑","跳“等等，让狗狗理解非常简单的语法，执行不太复杂的任务。当然，最主要是，量子没钱，走的是屌丝草根路线。
那么，有了Siri，Now，还需不需要量子提出的这种”机器人语言“呢？这个东西有没有存在或搞它的意义？量子认为有，为什么？人机交互，在未来并非少数人的专利，对于大多数人，也并非需要那么复杂的东西，另外，Siri，Now以后也会提供开发接口，量子的机器人语言，可以把翻译，执行等复杂，底层的操作交给这些底层系统去做。机器人语言仅仅只需完全表达部分。
这有点类似现在我们用高级语言写程序，然后跑在各种平台上一样，但在全新的下一代技术，很可能就是象量子一样的中间语言，跑在Siri，Now等这样的云平台上，其程序编写及平台都和机在大不同。机器人语言只是一次稍微超前一点的摸索！
最后总结一下将要具体搞的这个机器人语言，大体上是这样子：
1.数据和语法融合，数据就是自然语言，比如中文，语法就是特殊标记，比如#，@，$,!｛｝，[]，=,:这些,实际上量子要把键盘上的标准符号，都逐步在语言里作为保留关键字，这样整个语言的书写，就变得很简单了，文字就是数据，符号就是语法，完全化的中文表达方式，符号给计算机化，即可从传统的书面语言，自然过度到机器人语言。
2.保留关键字，就是符号，不再象传统编程语言一样，有class, object 等等这些和数据无法区分的关键字。列出来是`~!@#$%^&*()_+-=\|;':",./<>?，基本上就是这么多。不到30个标记，只需要学会30个标记用法，那么就可以学会这一门语言，而这不到30个标记，是键盘的基本标记，不会增加额外负担。
3.标记功能主要分两大类，一种是格式标记，一种是控制标记，分别类似于传统编程的属性及事件，这就很好了，传统编程的概念可以借出来并得到简化。
4.格式标记，考虑到Markdown已经基本形成标准，那就使用Markdown的表示法，其好处是，无需再次学习新表示法，Markdown怎么用，在支持机器人语言的环境下还怎么用，完全兼容Markdown,当然还有另一大好处，就是在开发机器人语言环境及解析器时，连解析引擎都可以参考复用。
5.控制标记1，考虑到Mail以及微博语言的控制标记，基本得到大多数人的认可及熟悉，那就使用#，@等这样的标记，来控制
6.控制标记2，考虑中国式教育的标准答案，考试等模式，加上Siri，Google Now的交互模式，决定采用问答式控制模式，使用？语句来做查询等控制
7.控制标记3，考虑象JSON，对象，属性等Key：Value的分隔模式，使用：来分隔键值，这可以使用作输入语句
8.其它标记，以后再逐步精化
机器人语言的语音控制，很明显，符号化表达及控制，对于书面方式是很好办的，那如果要使用语音呢？比如通过手机，语音输入，其实原理也很简单，手机都有语音输入引擎，那么主要就是要把符号语音命令化，然后同样以短语对话模式，和计算机交互，主要的变化在于交互模式。
这就是相当于书面语言使用编译模式，是全文扫描的，而语音输入模式是解释器模式，是人机交互。
大体上这么干：
采用教课书的问答模式：
首先，我们要给机器人取一个名字，比如Siri，Now，小宝等，模式原理同Siri，Now一样，解释器系统要记住自已的名字，比如起名叫小宝。
我们说”小宝“
机器人小宝说”是“
机器接收到名字，进入接受状态，准备输入
我们开始语音输入，对于交互模式，格式化标记意义不太大，大多数场景下不常用，所以主要就是控制格式，控制格式分输入输出，以问答方式。
比如我们说”问“，或”请问“， 这样来输入，以”答“，”请答“出获取结果，以“完毕”， “取消”，“确认”，“执行”，等命令来操作。
对于输入值，我们用“是”来代替：分隔键值对，比如“工资是3K“，”上班时间是全天","双休是不休“，这种标准化输入，也很容易识别。
不管如何，总体上看，语音模式要更复杂得多，但不管如何复杂，机器人语言，兼容语音识别，而且不仅兼容，还很规范，完全具有可用性，简化性，及精确性，只需要能把关键字及数据语音识别成文本化的机器人语言，然后就可以交给机器人语言引擎云搞定。
那么模式就是，比如我们把我们的语音交互引擎叫"小宝“,那么小宝主要是完成从接收语音，到翻译成普通文本，这可以调用Siri，Now，或现有的语音接口来完成。
因为使用在语音时，使用的是机器人语言规范，所以语音识别的区域被严格限制在有限的语法空间里，识别准确率及精确率大大提升，另外考虑使用机器人语言，一般不会去做大而全的应用，只真对具体的应用具体开发，那么识别范围及精度又进一步给提升，比如语音记录账单，语音看股票行情，它在一些尤其是手机不方便录入的情况下，输入一些交互数据。
在语音数据被识别后，转化成文本数据，文本数据需要经过“解释器”翻译成格式化的“机器人语言”，比如“小宝是机器人”，经过翻译后，就变成“小宝：机器人”，同样，对于书写，也可以使用这个预编译引擎，把纯文本先格式化。
但量子的机器人语言，关注重点并非自然语言格式化这一阶段，我们知道，这一阶段可以做，但不是我们要去做的事情。因为那是大应用层面的事情。
我们要做的，是格式化后的，也就是标准的机器人语言，应该是什么样，它能做什么，当然最后要有一个基本产品这样的事情。有了这个东西，只要我们多花几百个脑细胞，学习下，就可以立即在文本输入情况下使用起来，其它的更伟大的事情，完全可以将来再做。
当然，只要有翻译引擎，最后直接翻译成汇编语言都没有问题，问题在于，那样的东西，是在未来才有的东西，而如果我们现在使用汇编和机器打交道，很明显这里头门槛相对较高，小白用户是很难使用的。
而机器人语言，目标是做到不会编程的小白用户，也可以象程序员一样，通过简单的标记及指令，达到和计算机交互的目的，所需要的只是简单的学习一些格式命令使用规则，把交互学习难度，降低到接近操作键盘，鼠标，或触摸操作界面这样的层次。
