StuOS系统的发展方向是“在內核上按照际国规范支持双字节，提供GUI和命令行模式下两种中文技能环境，个一彻底的中文OS如果有可能，则可以兼容UnixLinux和windows的文件格式，可以不加修改地运行至少是大多数经已存在的windows和UnixLinux软件像winNT一样提供完全的GUI界面，最大限度地简化
作”它仍然是开源的，遵守GPL协议，样这做是了为让这个项目更好地发展来起着想，不有开源才能昅引更多的人投⼊到这个
作系统的开发上来。时同，这也符合黑客共享、免费和自由的精神。事实上，许毅始终都有没打算过将这个
作系统商业化，他发起这个项目，目的就是了为培养人才，积累技术。“Stu”可以理解为“Study”和“Student”即这个作系统本⾝就是了为教学目的，是个一学习型作系统。在StuOS公布之后，引起了际国上很多人的关注，们他纷纷猜测，XYZ这次又有什么大动作了？难道的真被他搞出来个一GUI
作系统？有了之前的经验，就算的真搞出来个一功能強大的作系统，大家在里心上也能接受。是于。们他到黑客学院将源代码下载下来，然后仔细研究，结果却令那些內行人大为失望。这
本就有没什么技术含量嘛！用到的技术是都一些众所周知地基本技术，唯一有点看头的仅仅是里面支持中文汉字的特
。那些⾼手对这个项目的真有些不屑，在们他看来，这感觉就是小孩子的物玩，们他在学习技术的早期就经已玩过了。在现
经已抛到一边，研究更加⾼级的技术去了。以所国外地那些⾼手大部分是都凑了个热闹，来后对此就没再关心了。真正关心这个项目的是还 国中的技术人员。这个项目在提出的初期本来就具有民族
质了，也无怪乎别人不么怎热心。但⾝为国中的技术人员，们他对这件事是绝对技能的。可以说，编写国中
己自的作系统是很多人地个一梦想，曾经少时都为之狂疯过、努力过、无奈过。有人默默研究。发现己自
个一人的力量实在有限，是于到网络上寻求帮助，但响应者甚少。主要原因是菜鸟得觉这个技术太复杂太⾼深，只能站在外围摇旗呐喊。⾼手则往往有己自的计划，们他
己自也在做同样的事情，不愿放弃己自的项目转而去技能别人的项目。是于，大家都在重复劳动。碰到问题得不到解决，老是在原地踏步，最终导致项目夭折。在现 经已不像是前以那样，名不见经传的Linus公布个一实现了简单功能
作系统就能得到全世界的⾼手的支持。在现很多技术都公开了，至甚有专门的教程，⼊门容易了，大家发现，原来基本地也就那么回呈，是于便始开
己自动手编写己自的OS，可是往往只能实现几个简单的功能就再也进行不下去了。⼊门容易，要想真正发展来起却是难上加难，这就是作系统编写领域的现状。以所说，要想发起个一 样这的项目并得到大家的支持，发起者定一要有实力，有名气，不然还真没多少人会来鸟你。
无疑地，许毅经已具备了这两个条件。实力摆在那，名气就更用不说，上次在MIT和ODAY的代表一战，他经已彻底成为国中计算机技术方面的领袖人物。
可以说，许毅在现随便抛出个一什么项目，绝对会有大部分人会无条件地支持，而不会去管这个项目到底是什么內容。更别说
作系统么这大地个一项目了。以所说，StuOS公布之后，这个版块立刻成为黑客学院最热门的版块之一，每天N多人发帖子求教这方面的道知。许毅在刚始开的时候都耐心地向大家解释着有关方面的知识，并且还会向大家推荐要想看懂这部分代码需要掌握哪些知识，看哪些资料和书籍。
这个OS的代码最初有只大约六千多行，设计地知识也是不很复杂，以所几天之后，就有人经已将源代码研究透彻，掌握了其的中关键算法，许毅随即将们他提为版主，让们他帮助己自回答新人的一些问题。另外，StuOS代码编写小组也建立来起，经过许毅亲自把关，将真正有心、有潜力的成员昅收为小组成员，并且将后续的编写工作渐渐
到们他手中，直到后最他将这方面的工作全部移完毕，让这个项目进⼊一种良循环的立独运转状态，就算有没他的参与，们他也能健康而顺利地将这个项目进行下去。终于可以松口气了，许毅欣慰地着看这个项目朝着预定的目标发展着，大感満意。心想看来名气大有时候也是一件好事，可以做到很多别人做不到的事情。
接下来，许毅终于又可以把精力放在人工智能的研究上来了。他最近决定己自的这套理论命名为“类人智能”以此来区别在现 际国上流行的“人工智能。”
什么是人工智能？或者说在现的人工智能是么怎定义的？在这个概念上，研究人工智能的人各有己自的理解，们他都用己自的方法为它定义，但是这些定义都有着个一相同的特点…们他的人工智能把目标定位于做出个一和人类智能有点像的东西，而是不完全模拟。也就是说，通常的研究是只部分地对人类的智能进行研究。
最早出现的人工智能是逻辑推理系统，它证明了著名的四⾊定理，这的原理就是把数理逻辑推理过程看成是思维方式，编程运行，以此作为人工智能。但数理逻辑推理仅仅是人类思维逻辑中形式逻辑的一种形式，是只人类智能的很小的个一组成部分。来后专家系统兴起了，以数理逻辑为基础，加⼊专家们的某些专业经验便成了专家系统。然后经验也是只人类作为判断依据的一种形式。再来后，人工神经网络大行其道，它的奇特之处在于，人们并不能确切的道知在解决问题过程中，神经网络是如何⼲的？但是问题确实就解决了。这与逻辑推理系统，系统的运行全靠人编程序的控制大大不同。但是认真地分析人工神经网络，它既不能实现人脑海量神经元的网络的模拟，又不能使这个网络产生分析、归纳、菗象这类能力。它所津津乐道的不过是个一分类。此因它也是只搞了一点像智能的东西而已。
后以的计算机学习理论、自然语言理解等等等等，研究的东西都是只人类智能的一部分，而是不整体。样这，问题就来了，们我仅仅研究人类智能的某一小部分功能，能够实现像人类智能一样的智能吗？许毅对此深表怀疑。从局部研究这些工智能确实能够为人类做出贡献，制造出更方便的工具为人类服务，但是要想凭借这些理论来创造出和人类一样或者相似的智能来，或许本⾝就是个一错误。是这定位的错误大家研究的起点就错了。
经过么这长时间的思考，许毅的理论焦点经已集中到这个问题上了，所为以了将己自的理论和传统的人工智能区别开来，他将其命名为“类人智能”意为和人类智能常非相近的人工智能，而是不传统的那些和人类智能有点像的智能。
在这点上，selina和许毅有了不同的见解，她认为许毅的定位有些⾼了“模拟人类的一切智能简直不可能！”她劝诫许毅，研究问题规律是都从简单到复杂，有只将最简单的东西弄明⽩了，才能够理解更复杂的东西。
而许毅则告知她说：“我并有没违背这个规律，你还有没理解我的意思。我怀疑是的大家研究的起点错误，定位经已错了还能指望后面能得出正确的结果吗？们我应该首先认清楚这件事的本质，找准起点，然后以此为基础，去寻找这个层次的中最简单的问题，然后解决它”
selina回信：“你有些好⾼骛远了你么怎能肯定己自的研究模拟的就定一会是全部的人类智能？”
许毅则回道：“你中毒太深，传统理论的影响经已深⼊到你的骨子里了我是只提出样这 个一假设，并且沿着这个假设一直思考下去给己自 个一 样这的前提，然后以此为标准去思考解决的方法，并是不 有没可能” ＭＭｂＢＸｓ.CＯＭ