人工智能发动机（3）-什么叫做“懂”
当我们在独立思考的时候，存在着两种思维，一种是语言层次上的，比如内心的语言活动；另一种是时间和空间层次的逻辑思维，也可称之为几何思维。
第二种思维是比较好理解的，当我们在想物体三维结构图时，就是纯粹的几何思维。当你听到有人说“苹果”的时候，你会立刻闪过苹果的大概样子（抽象物化）。当你想到“太阳系”的时候，你会想到太阳系的旋转图。当我们在心算199+99等于多少的时候，会出现一个199 ， 一个 99 ，一个 +，还有一根长长的横线，然后进行心算，我们不会像计算机那样做位运算，但是这种心理活动却真实的反映着我们的几何思维。 所以当我们脑中出现苹果的时候，说明我知道什么是苹果；当我们出现太阳系动态旋转图时，我知道太阳系是指什么；当我被问及199+99等多少时，我会知道心算后的答案。这三个例子阐述的是语言中名词如何映射出几何图形，来达到“懂”的效果。之后或者别的地方还要阐述形容词，代词，关系词，语句的几何分析。
第一种思维是语言思维。 我们内心强大的语言思维活动是不会直接物化的。比如，当内心在说话的时候，我不会把每句话转换成几何图形，为什么我们的大脑没有这么做，因为那样太不效率了。 这就很好的解释了“哑巴外语”的原因，同样的也可以造一个新词”文盲外语“（只会说不会写）；从语言思维的角度理解什么叫”哑巴外语”，那就是在学外语的过程中没有积累口语上的逻辑关系，造成在语言思维推理时无米下锅的情况。所以说的多的人口语会越来越好。当我们听到有人说“我喜欢动漫“的时候，我们很快就知道那是什么意思了。因为我们知道什么叫做“我”，什么叫做“喜欢”，什么叫做“动漫”，什么叫做“我喜欢什么“（记忆规则）。这就是纯粹了语言推理。如果有个人跟你说”*#&%“，你会毫无头绪，大问号就会出现在脑中。你会尽可能去求解这个问题（试图去理解未知事物）。当有人跟你说”我&你“的时候，你也不知道它精确的意思。你会从各种其他信息，比如表情，种族，性别，年龄，环境等等，综合所有的已知关系来理解它的意思（见详细推理）。如果它是你同种族的异性，说话时面带羞涩，再结合已知数据，会分析出那是个喜字。但是，我们对不确定的答案总是抱有怀疑的态度,这就是对所有数据的一个内在属性，称之为”正确度“。比如，尽管所有人都知道1+1等于多少，但是你会再某些情况时，做出1+1 不等于2 的结论。我认为正确度是个动态的数值，要提高这个值符合指数关系线，要降低这个值也符合指数关系线。比如，你第一次分析完上面那个例子后，你会有70%的可能认为那个字是”喜“，如果第二天那个异性又送了东西给你，那个这个值会提高至80%，最后当被表白时这个值会达到100%。但是如果一旦有条数据彻底否定了”喜“这个结论，那么这个”喜“的准确度就迅速降到很低的值。这个理论也很好地解释了我们常说的“变好很难,变坏却很简单”。
这篇文章没有分析更深层次的推理，比如两种思维的交互。还有很多问题，待续。