星论——AI特征提取的解决方案

江南春失忆梦

星论——AI特征提取的解决方案
AI的难点在于提取特征，其实提取特征的方向有可能是错误的
本质应该预设特征库，问题离不开名词，名词离不开概念，这样机器人要解决问题提取特征就可以直接预设概念相关特征库
比如吃饭的问题可以预设四个有关特征
1.厨房用具特征库
2.厨艺水平特征库
3.食材质量特征库
4.饮食习惯特征库
也就是把吃方面的所有条件都归纳成这四个特征库，当提到吃的时候就调用问题相关的这四个特征库中的特征库来进行问题的解决，当然我这里只是举例了四个特征库，其实可以把特征库整理得更详细具体
这样AI遇到任何问题都可以调用问题概念相关的特征库来解决
人解决问题也是这个步骤，这样就能实际的解决特征提取的相关问题

嘘呐花开了。

加一个判断学习机制，接收信息时可以理解信息变成特征，然后对比特征库，如果特征库没有就把理解到的特征通过预置函数接口加入相应特征库，这不就有学习了吗？
其实一切知识库在只要机器能理解语义前提下都可以通过这种方法学习。
如果不预设特征库，那么所有特征库和特征都需要机器去建立和添加，这是走弯路。
不管是预置知识库还是预置特征库，只要把预置的函数接口想象成是一种快速学习的耳朵或者眼睛就可以接受预置了。