人工智能需要摄像头来帮助认识事物，但是摄像头进行三维分析困难重重，既需要算法，也需要硬件改进更适宜进行运算。眼睛是绝大多数动物的标配，作用可想而知，但是也有地下、深洞没眼睛的动物，也有盲人，照样可以生活，盲人虽然行动受限，但其他功能正常，照样有智能。甚至算命先生能说会道，“智能甚至高过普通人”。所以不妨先饶过视觉识别系统，等待人造眼睛这一部件的诞生。 模拟智能的数据库，首先要存储事物，即使不是从视觉识别而来，也要先具备此功能。存储物体的三维（暂空缺，或人工预制）、颜色，性状、等，以备用于归类、计算。物体所带属性由传感器决定。例如三维、颜色由眼睛通道得到，软硬、大小、温度有触觉得到，声音由耳朵得到，也就是说，物体的属性通过传感器数据来写入，但具体数据怎么记录，需要数据高手完成。此数据用于智能的判断、归类、推导、交流。
还有一个重要数据更需要高超智慧：对现象的记录也就是事物之间的关系，两个物体或3个物体发生现象该如何记录？并能用于以后智能的判断、归类、推导、交流？火柴点纸燃烧这一现象该怎么记录？。猜想分解为：火柴、点燃的火柴、点、火、烟、灰烬、无这些元素记录。关系中包括动作这一现象。初期的动作只有单一动作：接近、接触，同时对应肌肉指令（发力）。
推导：比如期望生火，检查已知生火经验：需要能着火的东西（搜索已知），能点火的东西（搜索已知）。如搜到火柴点纸燃烧这一条，那么这两条现在都不具备，就搜纸的类（近似性状），有无实现可能。再搜和火柴性状类似的（可能会搜到打火机）替代品。身边物品记录正好有打火机，那么就进了一步，搜到树叶和打火机，条件达成。实际操作实验，成功就正反馈，失败则搜类似性状或放弃。智能必须有归类这一抽象功能，就是相似的可以标记为同类，并起名，用来交流。如何判断是同类呢？低级动物和比较傻的人都不具备此种功能，高智商的人这种功能则都很强

无----也是一种现象，很重要，编程中就是nothing、null。婴儿初识事物，对“无”很感兴趣，这是认识之初就认识到的。拿一个东西和他玩，变没和变有（隐藏和出现）就乐的不得了。这是初识“有无”的认识。最初的语言就是“没没”
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婴儿认识世界分为几个阶段：
1.认识事物：满月后，除了看之外，还摸和啃，但是没有表情。开始有语言：名词
2.认识有无：对毛巾遮脸的游戏乐翻天 开始有语言：没没
3.认识打：对动作的认识，扔玩具，咬人，没有表情 开始有语言：喝水
4.对隐藏的认识：对抽屉极其感兴趣，脸上一脸的惊奇。
5.跑：对支配自身去主动获得信息乐此不疲
6.情感：不满足就发泄、打滚、悲痛欲绝
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这些过程绝对可以参照，也是人工智能不可不遵循的步骤

传感器数据的写入：每个传感器有自己的特点，有几种类型，实际去感知时，就将对次物体的感知类型、感知曲线写入，
传感器的数据是伴随时间这一概念的，就有了快慢（即速度）的区别。这个时间每个人是不一样的，可以看做本体基准时钟。生物体肯定是有时钟的，但不是“表”，可能就是震荡曲线类似的，也可能是基于细胞自有更新速率来的，电脑可以不用模拟，直接用系统时钟，但是要找到一个和传感器数据如何搭配的方法。该方法要简单快速，数据量不大，利于计算和整体反应速度的提高

猜想：盲人的神经元外观可能和普通人不同，缺失重要的视觉数据部分

现有数据库只能存文字、声音、图像，还需要扩展，存储关系