思维的线性 和 “杂乱性” 随机性  穿透性 静态性，永动性，主观性。

机器人摆脱线性思维的时候。逻辑，意识体系，基本上就完善了。

达到后面几个特性。

后面几个特性 符合万事万物的规律，虽然线性也是 万事万物的规律之一。

但是太单调了。

只有程序 才容易线性执行。

而人脑的思维，是非单一性线性思维的。

突然间，豁然开朗。

百分一的灵感，来源于百分之99的汗水。

模仿思维，就是要模仿除了模仿那8大思维形势之外，

还要模仿那几个核心特性。

这里的杂乱性。我是加了引号的。

看似杂乱，实则还是有规律。

当人类无法辨识出来规律的时候，或者不太容易辨识出来机器人思维规律的时候。

就达到了杂乱性的标准。

这几个特性至关重要。而且也是意识的几大核心特征。

具体落地办法。就是维度的组合，维度如何组合成那些特性。

我举个例子。

比如说。我们看到两个人争吵。那么每个人看到这种事情，他的想法可能都不一样。

这是为什么呢？

表面上是仁者见仁智者见智。

实际上大脑内部，就是那几大思维特性在主导。

一个随机性。就决定了。结果的不尽相同。

可是，这个随机呀。

并不是完全没有规律的。

首先，他有个边界和范畴。

有兴趣的可以做实验。

找100个人，看看他们对同一个事情的看法。

然后做统计。看下他们会从哪些方面去看待这个事情。

基本就能找到边界。

如果数据集不够。可以加到10000人。

这个随机性是特性范围内的随机性。

这个特定范围就是认知维度的范畴和边界。这一点至关重要。

实际上万事万物，都在遵循着边界。

宇宙再大也有边界。任何事 和 物都有。

抽象的和非抽象的都有。

套用到思维上就是，思维再复杂也有边界，再无规律，也有边界。

何况思维本身就是有规律的。

这种规律 遵循思维范式，模式，范畴，边界，和几大特性。

这个几个方面结合认知维度之后。很多问题就豁然开朗了。

无论是人脑，还是电脑，最底层都是数据的组合连接和应用等。

分析人脑的机器特性。会有点反人性。

如果我们把一个人说的任何话，都拿来分析他大脑内部运作的机制和原理。

那的确可能有些人不太容易接受。

实际上，人脑，就是一部很复杂的机器。

从语言上，完全可以反推出来思维的规律，机制和模式。

我现在看到这些话，看到的是背后的一连串结构数据，一连串认知维度，和一连串思维的规律和模式，还有数据的连接性，结构性等。

但是，我们如果日常沟通中吧这些点破。就没任何意义了。

但是我们要搞技术来说。这些必须要看透。

训练这个能力从几个方面着手。第一，让人脑具备句法识别的能力，包含句类，句式，句型，分词，等。

第二：从句法层面看认知维度。

第三，从认知维度的组合，看思维的连接和规律。

这些都是落地工程化的时候，要具体化体系。

我（主题）现在（时间）看到（行为）这些话（受体）

这就是 看到的认知维度。

任何一句话都可以这么看，拆分。

这个是认知维度，也是语义单元。

搞技术的可以尝试下培养自我的这种能力。

这是任何书籍上都没有的体系。认知维度划分和识别。

认知维度和句法分析 不同。

认知维度的划分和识别 是划分认知的视角和边界，是划分类脑的语义单元。

划分出来主谓宾，定状补， 可是主谓宾，定状补 背后的深刻内涵是什么

还有 词性，分词分出来的词性的内涵是什么

人如果看不透，这背后和认知和语义的关系。怎么指望机器可以理解呢

我这 点出来几个需要仔细思考的问题。第一，句式，句型，句类。的每一项和认知和语义的关系。

第二，词性和句法 中的每一项和认知和语义的关系。

也就是说。为什么要存在 名词，动词，形容词，副词，介词，连词等。

为什么要存在，陈述句，疑问句，祈使句，感叹句 等。

这些不是无缘无故存在的。

根认知 和语义有很大关系。

这也是认知语言学至今悬而未决的问题。

看起来很傻，对不对。思考这种习以为常的问题。

就像牛顿看到苹果下落一样，瓦特看到水壶盖被顶开一样。

我们习以为常的问题里，可能就隐藏着很大的玄机和奥秘。

这是语言学的形式化理解和认知化理解的问题。搞清楚上面几个问题。这个核心难点就破解掉了。

这也跟去证明 1+1=2 ，一样难。一样让人觉得可笑。

但是一样可能存在着惊天奥秘。

一个（数量）游戏（实体），一张（数量）纸画（实体）一个（数量）向右的（状态）箭头（实体）。我们再看这个。

数量，实体，状态，是三个认知维度。

这三个认知维度的巧妙组合 表达了我们的思维体系。

也就是说，思维的规律就是 把这三个 认知维度的信息 合理的组合到了一起。

这是比较简单的例子。

如果把句话给打散。

就可以按照认知维度去打散。

形成结构化数据。

然后 记忆，学习，认知，理解，逻辑，沟通的时候。都需要这些结构化数据单元。

任何一句话。都是这么来的。就是认知维度数据的合理组合。

记忆 理解，就是 反向运作，拆分。

这是人类认知理解记忆学习 最跟上的秘密。

当什么时候，出现这么一种网络。可以达到我说的这些方面的能力的时候。

就成了。

目前，我们主要是依托万维图谱和概念层次网络去落地的。

主流的还没见到他们如何实现这种能力。