人工智能基础是几本的逻辑常识（元认知）
如图所示，如果人工智能学会了如图所示的顺序逻辑 那么就可以 操作一个旋钮旋转360度
如果再让其学会比较关系，拿捏主要矛盾和次要矛盾，那么就能控制 3个甚至更多个旋钮 不断的调整
和环境进行交互后 更新当前训练的临时model（来自认知model）
认知model
这样模型可以不用被动的接收数据，而是使用自己的逻辑能力不断的输出给环境一些类似的数据，得到相应的反馈数据进行对当前环境建模。
基本的逻辑常识，包括类比，模仿，比较，等等
物理常识
生物常识
人类总结的人文尝试
让常识model （认知model）具备这行 能力后
认知model
才有可能让model 有主动学习 能力
这里将主动学习描绘为
通过已知的常识 不断的输出数据给环境并通过几本的逻辑调整输出的数据，最后建立当前环境的新模型 并可以将此模型管理起来。
如图所示这也是为什人类不需要大量的知识便能学会知识，因为人类能不断的根据已知知识不断的训练自己的环境model，再没有真实环境的时候就采取常识逻辑推断的方式输出数据不断的训练环境model
再有了环境的时候就去验证和重新调整环境模型
这完全得益于先天继承来的常识model 和后天调整后的常识model
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