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对机器人还原生活的一个设想。
如果一个人在生活中记录了他的行为数据、生活数据，把这些数据输入到全息影像，或者是一个可以学习的机器人，那么它可以还原或重塑这个人的行为。
那么意识呢？ 意识通过“写作”的作品展现出来。
有人在问，“剑飞，你到底在写什么？怎么会有那么多可以写的呢？”
大量的写作，2个月写了200万，探讨的就是意识。其内容包括了在每一种情境下，我可能会做出的反应，对于一些事情的看法。
在200万的写作中，提到了有时间会写到1000万，这个数字也并不难。考虑到现实的因素，1000万写作要适当延迟。计划在2020年之前实现，目前的写作数量是451万，其主要目的是探讨意识的走向，并且对各项事情的看法所带来的可能性变化。记录最初的看法，以及在接下来的几年中，事情会产生什么变化。
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如果机器人能够自我学习的话，把这些事情的看法数据输入进去，或许可以做出一些最基本的学习路径。
当然，这种机器人是已经设立了基本的模式，比如输入我的数据库，那么机器人在一定程度上遵循的是我在对事物的看法以及种种生活模式。我在写作中设定的一些基本规则，它是始终不能跨越的。
比如我不吸烟。机器人的模拟也不会吸烟，甚至会因为几次提到吸烟的场合，会导致该机器人对吸烟这件事不会很喜欢。尽管我本身算不得讨厌有吸烟的场合，“写作”中所留下的是关于“强烈”意识的部分——即不喜欢或者非常喜欢的部分——会写下来。而对于中立的事物，则不会发表太多的看法。模拟机器人只会在这些事情中吸取强烈的“意识”，隐藏的部分会对数据产生很大影响。为了尽可能客观，要尽可能地多写作——大量的写作。
另一种机器人模拟，是仅仅输入我的生活习惯，也就是把时间记录数据部分输入进去，比如：
什么时候起床？
什么时候上班？
什么时候坐车？
坐车的时候看到了什么？
睡懒觉的次数有多少？
看了多少场电影？
有多少次约会？
翻了哪些书？
把这些数据输入进去之后，机器人按照这种生活模式进行学习，并发展自己的意识，那么，这种意识是机器人的“自生意识”，相当于一个数据源的不同模拟形态。
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两种不同的学习路径，可以理解为两种不同的数据算法：
- 一种算法是输入个体的意识的，机器人不仅模拟行为，并且模拟意识，机器人仅仅是在已有的数据源中做出决策。
- 一种算法是仅仅模拟个体行为，并不存在意识，而是在个体所经历的行为中进行学习、迭代。机器人可以在未知的情况下做出自己的选择。
其中有一点是不变的，个人的行为、生活模式是给定的，然后探讨意识的不同层面。
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为什么是从意识的角度探讨？
关于形体可以获得的数据对象，我们通过摄像头、数据的自动收集，可以很容易地得到，比如很多科幻电影里面提到全球监督体系。
对于意识层面，则不能通过直接观察数据对象来获得，尽管心理学家一直在探讨并做这方面的研究。然而每一个社会形态发生变化，都可能会产生新的方向，新的假设条件，并且产生的现象也是未知的，这方面的研究探讨可以让我们得出适合变化的模型。
如果说要记录意识的状态，除了所写的文字，还要包括影像、录音、资料等等。
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两个月200万的写作中，我不仅保存了文字，还保存了录音、录像。
- 录音，保存了我在语音写作过程中的发音、语调、断句停顿的状态。
- 录像，保存了我在语音写作过程中的动作、环境等等。
文字记录都放在了为知笔记之中。 坐等机器人降临。
