人工智能的工作原理
人工智能無非是大腦思維運轉(zhuǎn)原理的復制與再現(xiàn)，人的思維離不開語言和圖像；例如一個基本的思維例子：當機器面向太陽時，將當前拍到的圖像予以分析得知該物體在中文語言中稱“太陽，”“日”等；得知了該物體稱呼就可以搜索該名詞屬性；再根據(jù)其屬性和屬性值與自身屬性和屬性值相比較得出判斷，如得出“在安全范圍外”的結(jié)果，從而使機器不要輕舉妄動。
首先從人類思維解析，人在學習語言之初是看著對應圖像或聽著聲音念稱呼的，因此人在使用語言時聲音區(qū)和圖像區(qū)大腦皮層會一致興奮，在腦海中浮現(xiàn)對應的圖像或聲音及語言。如在回憶太陽時在腦海中會浮現(xiàn)太陽圖像或漢字“太陽”字樣，還有聲音“tai yang，”圖像在腦海中清晰度受刻意程度影響，刻意程度越高圖像越清晰；“tai yang”這個聲音始終使人印象深刻，人在思考時始終在默念語言，這正說明人是靠語言來來維持思考的。
由于語言區(qū)與聲音區(qū)、圖像區(qū)共同興奮才能維持思考，這就需要機器具有自動三者的功能；這對看到“太陽”字樣聯(lián)想到圖像、“tai yang”聲音或聽到“tai yang”音聯(lián)想到“太陽”字樣從而聯(lián)想到圖像等方面的相互響應功能很有幫助。
既然思考是語言、圖像、聲音等信息的特殊交互來完成的，因此并不認可科幻電影里用人造神經(jīng)系統(tǒng)組建智慧是可行的。即使人造神經(jīng)系統(tǒng)完成了，它也并不智慧。只有將那種特殊的信息交互方式在其系統(tǒng)內(nèi)搭建，它才能算得上是真正的智慧。
語言是智慧體思考的一大介質(zhì)，傳統(tǒng)而又原始的計算機語言難以有效搭建智慧系統(tǒng)，因此使用人類語言來作直接思考介質(zhì)顯得十分必要；但對于機器而言又難以直接適應人類語言，這時直接語言的轉(zhuǎn)換程序能幫到它。
機器若要擁有初級獨立智慧，前提得具有自動學習能力、自動歸納能力等自主功能。傳統(tǒng)的機器運轉(zhuǎn)時是依靠人為植入過程及步驟來運行的，它的功能顯得極其單調(diào)，絕不會涉及其他功能；這樣的機器終究是機器，絕不會成為人工智能，它那愚鈍的一生。
在智能面前，自動生成運行過程及步驟成為關(guān)鍵所在。如果整個運行過程都人為植入，何談智能；但什么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。自動記錄功能也是一個良好的功能，可以將自動生成并成功執(zhí)行的過程和步驟記錄下來，下次遇到相同情況可以重復利用，而又不失智能表現(xiàn)。
種種跡象表明語言、自動與核心技術(shù)相關(guān)聯(lián)；初次接觸自動時它是復雜的，但“隨機”給了我很多靈感，充分了解隨機并能巧妙利用隨機功能，自動也就顯得并不是那么困難。
人工智能的軟硬件配置基礎
在這里的軟硬件配置以普通機器為例，機身每個“肌肉”都由伸縮軸代替，每個伸縮軸都由一個獨立的驅(qū)動來操控；每個動作要由多個伸縮共同運轉(zhuǎn)來完成，這就需要機器具有同時運行多個驅(qū)動程序的功能。并將各驅(qū)動運行的順序、步驟及運行后的結(jié)果記錄下來，配合*方案使用。驅(qū)動單獨運轉(zhuǎn)可能會導致動作無法完成，若要支持多驅(qū)動共同運行，首先CPU得支持多線程。
*方案指的是將上述記錄下來的信息暫設為*方案，下次遇見相同目的可以模擬該方案運行，并不一定完全按照該記錄運行，而是按照相似方案運行；并比較兩方案優(yōu)劣性，將較劣方案設入黑名單下次不再生成該方案；將較優(yōu)的方案暫設為*方案，如若再遇見相同情況便再模擬該*方案運行，并比較兩方案優(yōu)劣，較優(yōu)者暫設為*方案，較劣者也納入黑名單…如此反復。
令外其他一些基礎功能也很重要，如圖像分析有關(guān)功能，能將拍攝的視頻截取幀，從而得到圖片，再通過分析并儲存該圖片模擬記憶并與語言等方面起來。音像方面也是如此。
人工智能基本智慧程序
既然語言和自動是問題的核心，那就從語言開始。若要讓機器能夠清晰地展開思維，自動歸納分類功能很有用途。使得機器能夠分類名詞、動詞、形容詞等；能夠根據(jù)自身傳感器及信息來源為機器想了解的名詞賦屬性值，有了屬性及屬性值為機器進行比較提供了可能。由于人工智能初次搭建工程過于浩大，因此某部分可以暫為人工植入，等工程完成后再替換為自動生成部分
其次是動作及記錄：初次讓機器軸隨機運動，并記錄運動過程、步驟及結(jié)果；如隨機運動到右前方某位置時，記錄下運動過程、步驟及結(jié)果，當下次遇到需要運動到右前方該位置時可以根據(jù)該記錄重復該步驟運行就可以運動到右前方該位置，但完全根據(jù)記錄重復不利于改良，因此可以模擬一個相似步驟來運行；并比較兩方案效果，將較優(yōu)者暫設為*方案，較劣者設入黑名單下次不再模擬生成；當下次遇到相同情況就就模擬*方案生成一個相似步驟運行，在比較兩者優(yōu)劣…由于對于機器而言往往一個步驟運行完才能得知實際效果，因此讓模擬步驟運行完才能進行兩方案比較，至少在機器學會YY之前可以這么說。說到這里我竟驚訝地發(fā)現(xiàn)上述步驟居然讓一個機器自學了一個動作，既然自學了一個就可以有兩個、三個…這其中“隨機”的應用很關(guān)鍵，在機器空閑時，它讓伸縮軸驅(qū)動隨機運行從而產(chǎn)生隨機動作，這個動作反被記錄下來方便重復利用在日后派上用場。由此可見隨機的應用對機器自學功能有多么重要了。由于初期不同的記錄動作起點相同，因此需要機器一個動作完成后將位置復原，才能開始重復動作，這是zui初期的時候。到了機器具有重定義動作起點的功能就可以解決這個問題。
僅僅只是自學進度未免太慢，為了可以幫助其學習動作還得在伸縮軸上下手；通過驅(qū)動可以操控伸縮軸原理得知，何不開放驅(qū)動、伸縮軸雙向影響功能，使得驅(qū)動運行步驟能控制動作步驟，也可以通過伸縮軸運動步驟同步運行驅(qū)動，從而生成驅(qū)動運行步驟，有了驅(qū)動運行步驟有了該動作記錄。下次需要該動作時可以根據(jù)記錄運行驅(qū)動就可以重復該動作。
如何讓一個機器正確識別指令，那得有勞語言的大力支持了；讓機器使用人類語言作為直接思考介質(zhì)是可取的，以使用中文為例就有兩種方法可取，*種是人為植入相關(guān)功能但與智能脫軌；第二種是自動學習而來，的智能但相對復雜些。
*來介紹下自動學習語言；人從小在學習時，大人會給予小孩以暗示，當小孩認為大人給他的是正確的暗示就會去做，反之則不做；因此在機器中預設幾個關(guān)鍵詞方便機器學習。如預設“是、”“否、”“這是、”“重復、”“停”等關(guān)鍵字；在使用時例如機器在學習“經(jīng)”這個字，機器聽到“Jing”聲或看到拼音“Jing”時，也跟著發(fā)出“Jing”聲然后等待回應，如果聽到回應“是”就收錄“經(jīng)”這個漢字并為該漢字的音像屬性設為“Jing。”
學習單個漢字和學習單個名詞的原理近同，學習漢字時需要為該漢字賦屬性音、形、意等。學習句子時要相對復雜些，可能一個句子主語、謂語、賓語等結(jié)構(gòu)完整正確才可以識別，并且如果一句子中含有動詞，那么這個句子的屬性除了音、形、意之外還有一個動作屬性，屬性值為運動過程、步驟、目標。
動詞的學習方式和名詞不同，它依靠組成動作詞匯來學習，動作詞匯的屬性有動作屬性，屬性值為動作過程、步驟、目標等。單獨的動詞機器難以執(zhí)行，應搭配主語和賓語才可順利執(zhí)行，當句子中只有動詞和賓語時，則將主語默認置為“自己”或“我。”（動詞難以單獨被機器學習和執(zhí)行，而是和主、謂、賓語整合起來組成一個詞匯，也就是動作詞匯，如：我打他、我搬桌子…）
初始狀態(tài)下動作詞匯的動作屬性值為空，則可以采用關(guān)鍵字“這是”為機器實現(xiàn)被動學習。如機器隨機運動時拍了下桌子，則可以回應機器人“這是拍桌子，”機器收到回應后將“拍桌子”納入動作詞匯，并為該動作詞匯動作屬性值賦為動作過程、步驟、目標，距離賦值給距離屬性，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模擬上次動作拍桌子。這樣機器就被動學會了拍桌子。
在執(zhí)行一條語句時只需識別其中的動作詞匯，然后執(zhí)行該動作詞匯即可。該功能如有智能對話軟件的應用可以得到意想不到的效果，可以讓指令不再那么直白。
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