人工智能的工作原理
人工智能無非（fēi）是（shì）大腦思維運轉原（yuán）理的複製與再現，人的思維離不開語言和圖像；例如一個基本的（de）思維例子：當機器（qì）麵向太陽時，將當前拍到的圖像予以分析得知該物體在（zài）中文語言中稱“太陽，”“日”等；得知了該物（wù）體稱呼就可（kě）以（yǐ）搜索該名詞屬性；再（zài）根據其屬性和屬性值與自身（shēn）屬性和屬（shǔ）性（xìng）值相比較得（dé）出判斷，如得出（chū）“在安全（quán）範圍外”的結（jié）果（guǒ），從而使機器不要輕舉妄動。
首先從人類思（sī）維解析，人在學習語言之初是看著對應圖像或聽著聲音念稱呼的，因（yīn）此人在使（shǐ）用語言時聲音區和圖像區大腦皮（pí）層會一致興（xìng）奮，在腦海（hǎi）中浮現對應（yīng）的圖像或聲音及語（yǔ）言（yán）。如在回憶太陽時在腦海中會浮現太（tài）陽圖像或漢字“太陽（yáng）”字樣，還（hái）有聲音“tai yang，”圖像在腦海中清晰度受刻意程（chéng）度影響，刻（kè）意（yì）程度越高（gāo）圖像越（yuè）清晰；“tai yang”這個（gè）聲音始（shǐ）終使人印象深刻，人（rén）在思考時始終在默念語言，這正說明人是靠（kào）語言來來維持思考的。
由於語言區與聲音區（qū）、圖像區共同（tóng）興奮才（cái）能維持思（sī）考，這就需要機器具（jù）有自動三者（zhě）的功能；這對看到“太陽”字（zì）樣聯想到圖像、“tai yang”聲音或聽到（dào）“tai yang”音聯想到“太陽”字樣從而聯想到（dào）圖像等方麵的相（xiàng）互響應功能很有（yǒu）幫助。
既然思考是語（yǔ）言、圖（tú）像（xiàng）、聲音等信息的特殊交互來完成的，因此並（bìng）不認可科幻電影裏用人（rén）造神經係統組建智慧是可行的。即使人造神經（jīng）係統（tǒng）完成了，它也並（bìng）不智慧。隻有將那種特（tè）殊的信息交互方式在其係統內搭建，它才（cái）能算得上是真正的智慧。
語言是智慧體（tǐ）思考的一大介質，傳統而又（yòu）原（yuán）始的計算機語言難以有效（xiào）搭建智慧係統，因此（cǐ）使（shǐ）用人類語言來作直接思考介質顯（xiǎn）得十分必要；但對於機器（qì）而言又難以直接適（shì）應人類語言，這時直接語言的轉換程序能幫到它。
機器若要擁有初級獨立智慧，前提得具有自動學（xué）習能力、自動歸納能力（lì）等自主功能。傳統的機器運（yùn）轉時是依靠人為植入過程及步驟來運（yùn）行的，它的功能顯（xiǎn）得極（jí）其單調，絕不（bú）會涉及其（qí）他功能；這（zhè）樣的機器終究是機器，絕不（bú）會成為人工智能，它那愚鈍的（de）一生。
在智能（néng）麵前，自動生成運行過程及步驟成為關鍵所在（zài）。如果（guǒ）整個運行過程都人為植入，何談智能；但什麽都不植入也是萬萬不可的，這時哪些部分預置哪些部分自動生成需要仔細考慮分配。自動記錄功（gōng）能也是一個良好的功能，可以將（jiāng）自動生成並成功執行的過程和步驟記錄下來，下次（cì）遇到相同情況可以重複利用，而又（yòu）不失智能表現。
種（zhǒng）種跡象表明語言、自動與核心技術相關聯；初次（cì）接觸自動時它是複雜的，但“隨機”給（gěi）了我很多靈感，充分了解隨機並能巧妙利用隨機功能，自動也就顯得（dé）並不是那麽困難。
人工智能的軟（ruǎn）硬件配置基礎
在這裏的軟硬件配置以（yǐ）普通機器為例，機身每個“肌肉”都由伸縮（suō）軸代替（tì），每個（gè）伸縮軸都由（yóu）一個獨立的驅動來操控；每（měi）個動作要由多個伸縮共同運轉來（lái）完成，這就需要機器具有同時運行多個驅動程序的功（gōng）能。並將各驅動運行的順序（xù）、步驟及運行後的結果記錄下來，配合*方案使用。驅動（dòng）單獨運轉可能（néng）會導致動作無法完成，若要支持多（duō）驅動（dòng）共同運行，首先CPU得支持多線程（chéng）。
*方案指的是將上述（shù）記錄下來的信息暫設為（wéi）*方案，下次遇見（jiàn）相同目的可以模擬該方案運行（háng），並不（bú）一定完（wán）全按照該記錄運行，而（ér）是（shì）按照相似方案運行；並比較兩方案優劣（liè）性，將較劣方案設入黑（hēi）名單下次不再生成該方案；將（jiāng）較優的方案暫設為*方案，如（rú）若再遇見（jiàn）相（xiàng）同情況便再模擬該*方案運行，並比較兩方案優劣，較優者暫設為（wéi）*方案，較劣者（zhě）也納入（rù）黑名（míng）單…如此反複。
令外其他一些（xiē）基礎功能也很重要，如圖像分析有關功（gōng）能，能將拍攝的視頻截（jié）取幀，從而得到圖片，再通過分析（xī）並儲（chǔ）存該圖片模擬記憶並與語言等方麵起來。音像方麵也是如此。
人工智能基本智慧程序
既然語言和自動（dòng）是問題的核心，那就從語言開（kāi）始。若要（yào）讓機器能夠清晰（xī）地展（zhǎn）開思維（wéi），自動歸納分類功能很有用途。使得機（jī）器能夠分類（lèi）名詞、動詞、形（xíng）容詞等；能夠根據自身傳感器及信息來源為機器想了解的名詞賦屬性值，有了屬性（xìng）及屬性值為機器進行比較提供了可能（néng）。由於人工智能初次搭建工程過（guò）於浩大，因此某部分可以暫為人工植入，等工程完成後再替（tì）換為自動生成部分
其（qí）次是動作及記錄：初次讓機器軸隨（suí）機運動，並（bìng）記錄運動過程、步驟及結果；如隨機運動到右前（qián）方某位置時，記錄下運動過程、步驟及結果，當（dāng）下次遇到需要運動（dòng）到右前方該位置時可以根據該記錄重複該步驟（zhòu）運行就可以運動到右前方該位置，但完全根據記錄重（chóng）複不利於改良，因此可以模擬一個相似步驟來運（yùn）行；並比較兩（liǎng）方案效果（guǒ），將較優者暫設為*方案，較劣者設入黑名單下次不再模（mó）擬生成；當下次遇到相同情況就就模擬*方案生成一個相似步（bù）驟運行，在比較兩者優劣…由於對於機器（qì）而言往往一個步驟運行完才能得知實際效果，因（yīn）此讓模擬（nǐ）步驟運行完才能進行兩方案比較，至少在機器學會YY之前（qián）可以這麽說。說到這裏我竟驚訝地發現上述步驟（zhòu）居然讓一個機器（qì）自學了（le）一個動（dòng）作，既然自學了（le）一個（gè）就可以有兩個、三個…這其中“隨機”的應（yīng）用很關鍵，在機器空閑時（shí），它讓（ràng）伸縮軸驅動隨機運行從而產（chǎn）生（shēng）隨機動作，這個（gè）動作反被記錄下來方便重複利用在日後派（pài）上用場。由此可見隨機的應用（yòng）對機器自學功能有多麽重要了。由於初期不同的記錄動（dòng）作起點（diǎn）相同，因此需要機器一個動作完成後將位置複原，才能開始重複動作，這是zui初期的時候。到了機器具有重定義（yì）動作起（qǐ）點的功能就（jiù）可（kě）以解決這個問題。
僅僅隻（zhī）是自學進度未免（miǎn）太慢，為了可以幫助其學習動作還得在伸縮軸上下手；通（tōng）過驅（qū）動可以操控伸縮軸原理得知，何不開放驅動、伸縮軸雙向影響功能，使得驅動（dòng）運行步驟能控（kòng）製動作步驟（zhòu），也可以通過伸縮軸運動步驟同步運行驅動，從而生成驅動運行（háng）步（bù）驟，有了驅動（dòng）運行步驟有了該動（dòng）作（zuò）記錄。下次需要該動作時可以根據記錄（lù）運行驅動就可以重複該動（dòng）作。
如何讓一個機器正確識別指令（lìng），那得有勞語言的（de）大力支持了；讓機器使用人（rén）類語言作為直接思考介質是可取的，以使用中文為例就有兩種方法可取，*種（zhǒng）是人為植入相關功能但與智能脫軌；第二種是自動學習而來，的智能但相對複雜些。
*來介（jiè）紹下自動學習語言；人從小（xiǎo）在學習時，大人會給予小孩（hái）以暗（àn）示，當小孩認為大人給他的是（shì）正確的暗示就（jiù）會去做（zuò），反之則不做；因此在機器中（zhōng）預設（shè）幾個關鍵詞方便（biàn）機器（qì）學習。如預設“是（shì）、”“否、”“這是、”“重複（fù）、”“停”等關鍵字；在使用時例如機器在（zài）學（xué）習“經（jīng）”這個字，機器聽到“Jing”聲或看到拚音“Jing”時，也跟著發出“Jing”聲然後等（děng）待回應，如果聽（tīng）到回應“是”就收錄“經”這個漢字（zì）並為該（gāi）漢字的音像屬（shǔ）性設為“Jing。”
學習單（dān）個漢字（zì）和學習（xí）單個（gè）名詞的原理近同，學習漢字時需要為該漢字賦屬性（xìng）音、形、意等。學（xué）習句子時要相對複雜些，可能一個句（jù）子主（zhǔ）語、謂語、賓語等結構完整正確（què）才可以識別，並且如果一句子中含有（yǒu）動詞，那麽這個句子的屬性除了音、形、意之外還有一個動（dòng）作屬性，屬性值為運動過程（chéng）、步驟、目標。
動詞的學習方式和名詞不同，它（tā）依（yī）靠組成動作詞匯來學習，動作詞（cí）匯的屬性有動作屬性，屬性值為動（dòng）作（zuò）過程、步驟、目標等。單獨的動詞機器難以執行，應搭配主語和賓語才可順利執行，當句子中隻有動詞和賓語時，則將主語默認置為“自己”或“我。”（動詞難以單獨（dú）被機器學（xué）習和執行，而是和（hé）主、謂、賓語整合起（qǐ）來組（zǔ）成一個詞匯，也就是動作詞匯，如：我打他、我搬桌子…）
初（chū）始狀態下動作詞（cí）匯的動作屬（shǔ）性值為空，則可以采用關鍵字“這是”為機器實現被（bèi）動學習。如機器隨機運（yùn）動時拍（pāi）了下桌子，則可以回應機器（qì）人“這（zhè）是拍桌子，”機器收到回應後（hòu）將“拍桌子”納入（rù）動作詞匯，並為該動作詞匯動作屬性值賦為動作過程、步驟、目標，距離賦（fù）值給（gěi）距離屬性，其他屬性此處暫不說明。當下次接收到語句“拍桌子”時則移動到和上次相近距離（lí）模（mó）擬上次動作（zuò）拍桌子。這（zhè）樣機器就被動學會了（le）拍桌子。
在（zài）執（zhí）行一（yī）條語句時隻需識別其中的（de）動作詞匯，然後執行該動作（zuò）詞匯即可。該功能如有智能對（duì）話軟（ruǎn）件的應用可以得到意想不到的效果，可以讓指令不再那麽直白。
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