人工智能，目前能够通过画面静态的识别物体：人、树木、斧头。
上述的识别目前是通过，对画面所有的像素点的颜色进行大数据的的对比与分析，并通过加权算法来判断该物品属于哪个物品。但是目前的计算机还是做不到对物品进行模式方面的识别以及对行为进行识别。
但在将来，人工智能应当能够做到对技术方法进行分析和预测，而技术与方法必然地涉及到人或机器的行为，那么计算机也就需要对人类的行为进行认知。
而关于计算机对于行为的认知，我认为其中一个比较重要的是，需要对行为的关键属性进行重新定义，比如：“砍”，像百度百科这样的定义(用刀斧等猛剁，用力劈：～柴。～伐。，暂不去考虑其衍生的含义)，他可以让人类认知与锁定该行为区别于其他接近的行为，如“切”、“刺”、“敲”、“扇”，但计算机无法理解这样的定义。
想要计算机进行一步一步的模式识别与理解，我们需要对这个行为进行重新的定义：
1、它是一个人的行为，判断依据为“存在一个人在运动”；
2、它是一个人在操作物品并且在对另一个物体进行改造的行为，判断依据为“手持一个物体，另一个物品的外观在该行为的作用下发生了改变“；
3、操作的物品是“刀”、“斧”、“剑”，或其他锐利的硬物。
4、人使力的方向与锐利硬物所指的方向一样。判断依据为“这个锐利硬物所指的方向与其运动的轨迹基本相同”。
那么，这个行为是“砍”。
在计算机认识所有物品以及一个个行为之后，它就能够判断出，当我们需要一段木头的时候，到底我们应该用“斧头”去“砍”，还是用“电锯”去“割”更好。。
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