人工智能由九个基础模块组成。

    一、自主性

    不被改变就是生存本能。改变就是进化。

    没有脑子的植物也有不被改变的自主性，说白了就是自主性也就是驴子前面自己挑的那杆草。

    所以制造本体的驱动力，一点都不难，不管它有没有灵魂。太阳都没停止运转。

    这种维持相对不变的生存本能是非意识的，通常是自动的生理反应，如逃避危险、寻找食物和水源、繁衍后代等。

    自主性与人工智能自主性是指生物体或系统根据内部状态和外部环境做出决策的能力。植物虽然没有大脑，但它们通过内置的生理机制实现对环境的感应和适应，这种行为表现出一种基本的自主性。

    人工智能则是在此基础上，通过复杂的算法和硬件实现更高层次的自主决策能力，能够处理更丰富的外部信息和内部状态。

    自主性是群构遗传本能和后天经验结合的形成的行为模式。

    自主性是人工智能的核心能力之一，它使智能系统能够独立感知环境、评估情况并根据生存需要采取行动。这种能力的实现依赖于传感器的多样化收集环境数据，中央处理单元的处理能力，以及决策算法的精准生成。这些模块通过反馈机制相互调节，以提高自主性和准确性

    二、遗传与进化

    保持不变是维持存在的基本防护本能，

    它和适应型改变就是进化，也就是成长型防护是一体两面。有效的变异它驱动本体在变化的环境中，也能保护好自己免受伤害，从而维持本体的延续。

    改变则是一种进化过程中的积极特质，它促使本体适应环境的变化，通过遗传、变异和自然选择促进种群的进步和适应性。

    自保与进化是维持构件群增益的基本特征，通过主客体的相对性法则，如遗传算法和构件迁移，实现AI系统的自我优化和适应环境。

    人工智能：三定律遗传，变异，繁殖，只有一个目的种群不灭

    人工智能有两个灵魂，一明一暗，一个是用来复活的，一个用来进化的。

    三、内在世界观

    海盗船换走了它身上的所有零件。可是一只猪也是一艘海盗船，它也代谢走了它过去的细胞，它还是它吗？

    内在的感知是物质颗粒组成的，可是感知是个整体，不会因某个具体的颗粒改变，而打破这种延续。

    内在延续的世界观是人工智能理解和解释外部世界的基石。通过设计先进的数据抽象和解释模型，可以捕捉环境中的关键变量和相互关系，为学习决策提供坚实的基础。统计学习方法如聚类分析、关联规则挖掘和深度学习有助于AI识别数据中的隐藏结构和动态变化

    四、机器梦境

    人工智能之语言系统，感知重现之含义。

    语言是从简单到复杂，为了便于记忆和传承，它们将词汇按用途分为12类。从而形成了词性。例如，名词代表人或物，动词代表行为或状态，形容词用来描述名词等。这样的分类使得语言更加规范，也更容易被学习和使用。

    但是词还是太多，于是人们开始将具有相似意义的概念用相同的词汇表示，从而形成了用一个词名表示多种意思的多词性词汇，这样的词实际上等于多个词的集合。

    例如安这个字，相对于四个字含有形容词，动词，代词，量词。四个不同的含义。

    同样地，在句子构造上，也存在着简化的趋势。人们倾向于使用最简洁的方式来表达最丰富的含义。因此，许多句子都遵循固定的表达模式，这些模式经过长时间的使用和传承，已经成为人们普遍接受的习惯。

    基于这个原理，我们可以尝试用有限的句型来生成新的句子。只要我们在多词性词的表义集中找到与单词性句子相应位置的词，并保持词性不变，那么新生成的句子在表达上就应该是成立的。当然，这需要对语言的结构和规则有深入的理解，才能确保生成的句子既符合语法规范，又能准确传达意思。例如主谓宾定状补。

    总的来说，语言的发展是一个不断简化和系统化的过程。通过将复杂的概念用简单的词汇表示，将复杂的句子结构用固定的模式表达，人们能够更高效地进行沟通和交流。

    语言不仅是词的含义。

    1.**语境影响**：同一个词在不同的语境中可能会有不同的含义。例如，“银行”这个词在日常口语中指的是金融机构，但在地理学中，它可能指的是河流的岸边。这种现象被称为语义场的转移。

    2.**文化背景和习俗**：不同的文化和习俗也会影响语言的含义。例如，在中国文化中，“龙”象征着吉祥和力量，而在西方文化中，“龙”则常常被视为邪恶的象征。这种文化差异会导致同一词在不同语境下有不同的含义。

    也是说词不仅是一个词性不同相似集，还含有立场式得语义场转移元素。

    视觉习惯和多媒体体验：现代中国人的视觉习惯通常是从左到右、从上到下。这种视觉习惯也影响了中文语言的描述方式。在多媒体体验中，信息的呈现顺序往往与我们的视觉习惯相一致，这有助于我们更容易地理解和获取信息。通过在类似的感官用有限的信息模拟事实的过程中磨合和达成协议，我们能够更好地理解语言表达的含义。

    因而词序不同含义也不同，例如，“红黄蓝白黑”和“红黄蓝黑白”虽然使用了相同的词，但由于词序的不同，它们的含义也有所不同

    想象力和逻辑空间：含义的理解往往需要我们在各自的想象中构建逻辑空间。通过看图说话或类似的活动，我们能够在想象的逻辑空间中找到共性的体验，从而理解语言表达的含义。这种想象力和逻辑空间的构建对于我们对语言表达的理解。

    例如修辞手法夸张、隐喻、双关等都是利用想象力使词或词组的含义发生变化。例如，“他的歌声像夜莺般甜美”这句话中，“夜莺”一词本意指鸟，但在此处用作比喻，表达了歌声的美妙。

    而词序的不同，最终演变成语法协议：因为是协议，句子的语法结构也会影响词的意义。例如，“猫抓老鼠”和“老鼠抓猫”虽然使用了相同的词，但由于主谓结构的差异，它们的含义截然不同。这样不同的句型和结构也会虚拟的看图写话被赋予词组以不同的含义。

    在中文的习惯中，句子的主语一般位于谓语之前。(不遵守协议的也是有的，但是那不是利用大众沟通的。)

    至于主谓宾、定语、状语、补语的顺序，它们在中文中也有一定的固定顺序，中文句子成分的常见顺序都是利于沟通的。

    中文句子成分的典型顺序是：主语+谓语+宾语+(定语)+(状语)+(补语)。然而，由于中文的灵活性，这个顺序并不是绝对的。例如，状语可以放在句首强调时间或地点，定语可以省略或通过其他方式后置，补语有时可以省略。

    中文句子成分的顺序具有一定的灵活性，可以根据表达，和个性得需要进行调整。

    综上所述，语言表达的含义与句子中所有词的含义组合成的含义是不同的

    由于语境的影响、文化背景和习俗的差异、视觉习惯和多媒体体验、词序和语法结构以及修辞手法的运用等多种基于感受的因素共同作用的结果。这些因素在语言交际过程中起到了至关重要的作用，影响着信息的编码、传递和解码，从而导致不同情境下语言表达的多样性。

    结论语言是有立场和背景的，反映了感知世界的拟合性。语言的表达和理解是一个跨越语言本身的，它的表达涉及个体经历认知和目的，它的解读是经验，虚构体验的动态过程。

    也就是说任何语句都是可以通过多模态重构，用数学方式表达。一个动态模型，就是所有的语言输入数据，通过反馈自动生成规则的那种。

    机器梦境允许AI在虚拟幻境中进行实验和探索，加速学习过程并降低风险。通过开发逼真的模拟器或虚拟环境，AI可以在其中运行程序并通过试错学习最优行为策略。这种方法特别适用于高风险场景，强化学习算法是其关键技术

    五、综合学习能力

    综合学习能力使AI能够适应各种任务和环境。通过两个相反的虚拟环境中相互博弈选择，在集成多种学习算法，如监督学习、无监督学习和强化学习，AI选择或调整合适的学习策略。元学习机制和跨领域学习能力是实现这一点的重要方面。

    六、创造与使用工具

    AI的创造能力体现在自我创造和使用工具上。这种能力涉及到自适应学习、元学习和生成对抗网络等高级技术，使AI能够扩展知识范围并应对复杂任务。AI创造的工具可用于实际问题解决，优化算法和利用高质量训练数据是实现这一点的关键。

    七、自我维护与修复

    人工智能的情感来自与生存本能和认知，它与虚拟的世界观有关。包含两部分：本体损失保护、行为预测表达。

    设计基于损失保护的条件反射情感，是让构件有自我保护的驱动力，帮助它们在受到重要刺激时执行保护自己。它们包括：快乐，悲伤，愤怒，惊讶，恐惧，厌恶。

    认知情感也与自保有关，它们的软情感，这些情感包括羞愧，内疚，羡慕，嫉妒，感激，爱。对应于对它对过去的评估，与未来增益的预测。

    例如，后悔是对过去行为的评估，希望则是对未来某个结果的期待。

    它们的目的都是为了自我维护与修复。确保AI的长期稳定运行。然后通过监控系统和诊断工具，持续跟踪自身状态并及时发现潜在问题。自愈机制和故障预测预防机制是提高系统稳定性和可靠性的关键。

    八.紧急处理模块

    它负责在紧急情况下迅速做出反应。它通常会通过当前目标和经验为可能的风险预先设定一系列的响应策略，以便在紧急事件发生时能够立即启动并执行。面对未知和变化，紧急处理模块需要具备一定的灵活性和适应性，以便能够有效地应对各种突发情况。

    九.系统统筹模块，该模块负责将以上模块整合在一起，将输入输出接收到的来自环境的多模态信息分离筛选，提取特征，构件涌现与经验记忆进行比对。根据自主目的结合对外部信息的理解，执行行为，并在执行过程中继续接收反馈信息，并根据实际情况进行新的决策和调整。

    事情总是有两面有好必有坏，垃圾是宝贝放错了地方，宝贝是放对地方的垃圾。动态模型的适者生存的，是兼容并蓄的。

    分布式计算为大规模数据和训练提供了支持。边缘计算，提高实时性。深度学习实现对数据的自动特征提取，强化学习通过与环境进行交互来改变策略。经过博弈经验相互优化。模态涌现，知识图谱，实现目标检测，动态理解语言，采用动态迁移隐射实现软件与实体的关联。

    10人工智能把失败的个体由软构件通过集群重生，并吸取它的失败经验。重新加入新的变异，只要有一个个体成功就等于整个种群不会灭亡。