问一个正确的问题，可能会有很好的效果。要有什么样的知识结构，才能被人工智能所理解。
前面我对理解的看法是，理解是将未知的事物连接到已知的事物，最终到达我们的元认知。
一方面，我对一件事理解了的话，我就会对它形成掌控的感觉，我可能知道这么做，结果是A，那么做，结果是B。
这种掌控感是什么，是不是必须为人工智能所拥有？
我想起了自己学习编程语言的经过，往往一个语法有很多特性，未必自己全部知道。
这其中探索的过程，被我形容为在黑暗中探索房间的边界，当我们知道什么能做，什么不能做之后，我们就掌握了它。掌控感来源于此。
很显然，掌控是比理解更高的层次，那需要知道能与不能的边界。
而正确做一件事，是不需要掌握它，只需要理解甚至知道就可以。
我们会联系起考试的教学大纲，里面会有类似的3个层次，知道，理解，掌握。
其实这三件事说的是一件事，都是知道。知道也就是建立不求甚解的联系。
因为语言的内涵往往是模糊不清的，所以在这怎么样定义就很重要。
我知道一件事情，可能是我不理解的，也就是它的逻辑关系是跟我的底层认识断层的。
我知道航天中心的发射工程师在倒计时后按下发射按钮，火箭会点火发射，可我并不知道为什么。
我也知道在python中用print可以在屏幕上显示出东西。可我也不知道怎么做的。即使我知道怎么做的，我也不知道显示器如何显示这些东西的原理。
根据我的理解。有时知道就可以了，没必要理解，有时理解就好了，没必要掌握。这全取决于你应用这个知识的层次、频度和重要性等等。
在这个时代，甚至没有人能理解计算机领域的所有知识，更不用说人类所有的知识了。
而将来结构化的知识体系，会使超级人工智能完全掌握计算机领域的所有知识，你能想象一个这样的人吗？
他会做什么？可能是创造伟大的新东西。创造的本质，就是把两种以前没联系的东西，现在联系到一起，当这件东西是对人类有用的，那就是创造。
这样的人工智能的创新能力，超过任何人，当然是否能超过所有的人类还不一定。但毫无疑问，仅仅数台这样的专业领域超级人工智能，都会给世界带来巨大的变革，更不用说，如果全能的超级人工智能能出现的话。
这种东西会颠覆我们的很多认知，正如当今世界围棋排名第一的中国棋手柯洁说的，它不按套路出牌，甚至是按照前人明确认为是错误的棋路下棋，你会感觉自己的棋白学了，它才接触到了围棋的本质。
当然，超级人工智能也和这里的围棋一样，可能会遭遇无穷大数字的困扰。创新，将两个新事物联系起来的算法，实际上是一种阶乘，这会导致超级人工智能的瓶颈。
但是有两个解决方案，抽象分层和关注基础。
关注基础意味着它会对基础领域的知识进行迭代完善，这会产生更大的效果。
而抽象分层，原来是一万个对象之间的联系，那种运算量可能无法承受。而现在可能已经抽象成了几个大的对象，抽象是一定会牺牲信息的，但那都是些不重要的信息。
这个世界本质上是概率而非因果的，所以抽象所牺牲的信息，也有可能再变为重要的。
