对AI的认识，求指点

关于人工智能的认识:联想思维SLYZPG.PrinceYang

#作者是一个对电脑很感兴趣的高中生，他并没有学过任何关于人工智能的的东西。所以这是一篇有关于他对人工智能的认识的文章，请其他初学者不要看，容易走入歧途。欢迎大佬指正。

在我的生活中并不能见到什么人工智能的的东西，没见过各种机器人，也就是智能手机会与智能有一点联系，但我并不认为智能手机有多智能。我认为真正的智能应该是会思考的，不是只会执行程序的机器。这就是说我可以教Siri或者小爱同学算数，或者把一本教科书丢给他，他就能帮我写练习册。我理想中的人工智能是一个高智商的婴儿，每个人都可以自己养成自己的AI，或者下载其他人制作好的记忆包，AI能够理解我的意思，会学习，我们可以对话等等。

我尝试着制作一个能达到我的目的的万分之一的软件。

人教版数学把qbasic选入课本，还并不做重点，而且靠qbasic明显不能完成一个复杂的任务。(在此强烈要求编程进入高考！)此前我自学过一段python,并且更重要的是有qpythonl，可以在手机上编程。所以最终我用的python2来写的代码。我的目标很简单，大概就是这样:

>>> DNA 是遗传物质   #我的输入

I see.   #程序应答

>>> ? 是遗传物质

DNA

#然后我就可以告诉老师你要我们学的东西连我写的代码都会！(所以就别学生物了！)

很明显我并不能真正让我的手机明白DNA是什么，想让手机去学生物实在是任重而道远，这并不是一件我能做到的事情。所以我准备让手机学会找规律，不一定要理解，只要能填上就可以。为此我思考了很久，万幸我的成绩没有下滑。最终我发现我们老师的理念很符合我的思路:只要做的练习册够多，就没有什么难题！那么为什么做多了练习册就会答题呢？

我认为人脑在处理任何信息时都会进行一个归纳总结，就像数学讲的类比推理一样，先进行解析:“DNA 是遗传物质”的影像输入眼镜，通过一种关联机制来翻译成编码，或者说大脑能够处理的东西，然后对解析得到的几种东西进行组合，形成几种事物之间的联系。而做的练习册越多，建立的联系就越多，越准确。

例如:输入“DNA 是遗传物质” => 建立诸如“D-N”,“D-A”,“D-遗传”之类的联系 => 输入“DNA 是脱氧核糖核酸” => 建立如“D-A”,“D-脱氧”之类的联系 => 大量输入信息 => “D-N-A”之类的正确联系变多、记住。“D-物-质”之类错误的联系变少、遗忘。 => 学会了，考试满分。

也就是说人脑会对信息进行随机组合，然后找到联系最多的信息记录下来，把所有的信息一个一个关联成网，然后就得到了自然规律，这就是人类的智慧源泉。按照这种思路，我需要做一个输入器，将输入的字符变成编码。然后是解析:将一大串字符编码切成一段一段的东西(也就是对事物的认知)，之后是归纳器:在一段一段的东西之间建立联系，并写入记忆。再然后输入问题，对问题解析，并在记忆中检索问题中出现的东西，在一大堆联系中找到联系最强的解并输出。

我还发现我只能用英语输入，原因有二:1.英语输入时自带空格，按空格切分句子很容易。2.我不会用ElementTree写入汉语编码。最后的成果: