那天加班，我来到公司简单地检查卡娅之后就发现不对头。卡娅的硬件没什么问题，软件也是最新版本，却连续死机。开机死机，开机死机……循环往复。同时，在卡娅的运行过程中，我没有监测到任何通常所见的系统异常。我是一个有经验的维修工程师，立刻意识到这种问题一定和应用数据有关。尽管这是发生在卡娅身上的问题，但很可能和她所看护的精神病人的疾病异曲同工——那些精神病人，据我所知，疾病的产生固然和基因脱不了干系，然而，很多情况下，主要诱因在于他们的生活经历。

    所谓应用数据，是机器人在应用过程中产生的数据，具体到卡娅身上，是它和它所陪护的病人之间的交互所产生的数据。除非是刚出厂的全新产品，应用数据为零，否则机器人的所有行为或多或少都会依赖于之前产生的应用数据，所以，越陈旧的机器人功能越强，人类也越能感受到这个机器人平易近人，容易相处。机器人的学习过程，和人类在日常生活中的学习过程别无二致，只不过如我之前所言，无论机器人的应用数据多么丰富，它们的功能提升依旧局限在设计者最初预置的逻辑框架之内——以我之见，比人类诞生时大脑中被预置的逻辑框架大得多，也复杂得多。最关键的是，在机器人被预置的逻辑框架中，最大最根本的逻辑起点，是一定要讲逻辑，而在人类被预置的逻辑框架中，我怀疑，却未必包含一定要讲逻辑这个逻辑起点。

    既然卡娅的死机多半是源于应用数据的问题，我立即查看了存储器。数据量很大，而且出于隐私原因，应用数据是加过密的，我无法直接解读。

    不过，我可以用很简单的办法验证我的推测。我把应用数据拷贝出来做好备份，暂时清空卡娅的存储，之后重新启动卡娅——果然，卡娅好了，不再死机。

    可惜，此时的卡娅已经不记得它看护过的任何病人，也忘记了它做了若干年看护机器人而积攒下来的所独有的看护经验。除了出厂预置的通用看护技巧，卡娅变成了一个彻头彻尾的看护新手……显然，我不能偷懒认为这样就算是修好了这台机器人，我必须进一步定位问题，并在保留尽量多的应用数据的前提下解决问题。

    我把应用数据按照时间线分成了若干部分，一部分一部分地恢复到卡娅的存储器中，之后重新启动。很快，我有了结论：卡娅当下的病人是个难缠的病人。

    一直到卡娅接手当下的病人之前——存储资料显示了卡娅每次接手新病人的时间，这不算隐私——它都能正常运行。而当卡娅接手了当下的