人工智慧離我們有多近（二）

上一章我們主要講的就是人類的大腦是有一個很龐大的影像資料庫，這份影像資料庫可能是靜態的，因為靜態的數據儲存不會消耗太多的能量。

當然這部分的影像資料庫我們可以分為二種，如果我們對失憶的認知沒有錯的話，一種就是對自己人生很多事件的記憶，這部分有點像是視頻。另一種就是對一些日常的物體和語言的甚至是事件之間的因果關係的記憶。

那麼這部分的影像資料庫和我們的語言有什麼關係呢？我給了一個比喻，把人比作了一個個網站，可以用不同的編程語言來記錄數據，而文字、聲音、肢體語言就像是超文本鏈接以及瀏覽器，可以把每個網站記錄信息的數據顯示在網頁上，這樣每個「網站」或者個人終端就能很好的交流了。

而我們人類使用的語言，應該和這些人腦中的「網頁」是一一對應或者是一對多這樣對應起來的，這就形成了一個又一個概念。所以，人類大腦記錄的數據就可以通過對語言的研究，從而了解他們之間的各種連接和關係了。

在這裡我就要說明一下，因為我一開始的研究方向是哲學嗎，後來著重研究語言分析學，最後想到向著人工智慧實現方向發展，而且我本身不是專業的，所以未免有很多的錯誤，請多多擔待。

我的哲學思想就是：世界是分類的，所有的生物和人類都使用同一套認知方式，那就是把相同特徵的樣本分為一類的方式！正是因為如此，我們才能產生價值取向性的概念，而且我的研究發現人類的價值取向性概念的來源大部分都是從樣本「行為或事件」中獲得的，其中主要有對事件的主體人，人群，還有人的思維方式，事件的過程步驟還有其他類型的樣本的分類。這主要因為動物在生存中需要獲得最有效的生存策略，而人類對生活中社會行為的判斷成了最重要的事情。

分類的模型：選取樣本——提取特徵——分類命名。當然我是很早就建立了分類的模型的，這對我們的語言分析很重要。

在人工智慧實現的探尋中我會一步一步帶你們進入我構建的世界——分類的世界。