《思想本质》一书通过语言和认知对人的思想认知等进行了分析，前部分有一个核心观点是(李德毅院士也提过)：语言是认知的语义索引，语言只是符号，语言表达的含义即语言背后的认知体系是决定语言的根本。
语言是语义索引，背后有一个很大的认知体系为基础，认知基础之一来自视觉对现实世界的认识，物理规律，场景的学习理解，长时间维度时间的记忆理解及社会互动理解。
语义认知单位是人类思维的基本元素，人思考的概念，基础概念都是一个基本的语义单位，人智慧高于其他动物就是因为人的抽象思维层次更高，思维活动是在语义认知层面进行思维。所以现在如果做通用人工智能应该从视觉开始，语言其次；首先通过视觉对外部世界达到语义认识，然后在语义认识的基础之上进行思维，进行其他认识活动的构建。
deepmind也有类似思路，见deepmind 做通用人工智能的思路，及理论 | 暑期课程最后一讲：理论神经科学和深度学习理论，且现在的深度网络已经可以学习语义特征，只是技术还非常原始初级。ref谷歌：beta-vae 可以媲美infogan的无监督学习框架-多图-及代码； 使用infogan学习可解释的隐变量特征学习-及代码示例（代码和官方有差异）
上面链接展示的语义认知，还仅限于静态图像，视频中跨时间维度的如动作等事件抽象还没有做到。链接里面展示的学习到的抽象语义包括：人脸微笑发型等、椅子宽窄的概念属性，mnist数字粗细的概念属性。
感知作为外部信息输入的第一步，作用是抽取核心语义特征属性。高层次的逻辑判断基于底层的基本语义单位的认知元素。比如翻译就是对同一事件的不用语言描述，事件是唯一认知，描述可以用不同语言描述，不同语言的描述都是基于同一事件的多个元素的认知对应。
思考运算基于物体的核心属性推理 ref deepmind 做通用人工智能的思路
拿驾驶来说
驾驶的核心是认路，路的概念是核心，路的方向是驾驶的根本。
路的一个属性是路的延伸方向，驾驶的核心既是控制车辆的前进的方向跟路的延伸方向相同即可，暂不考虑其他状况。
不同场景路对应不同的概念，比如城市中的路概念对应"街道"。街道的概念其实有很多的相关概念：行人、建筑、交通标识、路口等等。为了理解街道的概念需要以上相关概念的学习。当然概念的学习是一个渐进的过程，概念可以分化，细化。
深度学习学习到的概念如果能类似人实时改进学习提高，且不同的概念能及时学习提高，快速适应环境变化，这样才能有更好的适应能力。
考虑概念的层级组合关系，子概念的概念学习可以在不影响架构的情况下，直接提高系统的认知能力。
传统自动驾驶软件如果将各种条件提前做好配置，则失去了不同环境的适应能力。
现存技术障碍：语义学习技术处于非常初级阶段，模型的稳定性，扩展性，训练模型结合其他功能的协调，如和动作控制进行结合，属性的相关操作比如手臂的协调控制指示等，注意力等。
语义学习可以从beta VAE入手 ref 谷歌：beta-vae 可以媲美infogan的无监督学习框架-多图-及代码；
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APPENDIX：
为什么视觉重要：
视觉是动物对世界认识极其重要的一个入口，通过视觉，动物对世界进行认识，把世界在自己的大脑中进行建模。
视觉无论从生物的进化，还是从个体生物的发育来看，视觉都是基础，其他的思维很大比例都是构建在视觉基础之上，很多语言都是首先反映普通的视觉对象，抽象词语也大都是从具体的词语抽象而来
智慧的高低是抽象思维的深度，是理解概念的抽象深度，概念最基础的应该是具体的物体的概念，视觉层次的物体形体概念，
人比其他动物更强的是大脑的其他高级功能更多更抽象，视觉神经系统相比其他感觉系统在整个大脑中所占比重也更大。
动物视觉，人类视觉思维，人类高级思维
实现方法的深刻认识：才是改变未来的能力！向大自然已经实现的智能学习：动物的认知神经发育发展过程，这样实现过程才是有一定保证的。
在与世界的互动水平上面反映了地球生物的智能水平，对这个世界认识越深刻那么这个生物越智能。人作为这个世界最高智慧生物，学习人的认知发展不会导致类人智能的研发出现很大的偏差。
想更智能就要对世界有更深入的认识，想真正的认识世界，需要从最底层开始认识这个世界，从最底层开始构建对世界的认知，像一个新生婴儿，甚至更早的小婴儿一样开始认识世界，积累对世界的认识
反观生物对世界认知的发展进化，发育演化，视觉是认识世界的重要基础。
视觉是动物对世界认识极其重要的一个入口，通过视觉，动物对世界进行认识，把世界在自己的大脑中进行建模。视觉神经系统在整个大脑中所占比重很大。
视觉无论从生物的进化，还是从个体生物的发育来看，视觉都是基础，其他的思维很大比例都是构建在视觉基础之上，很多语言都是首先反映普通的视觉对象，抽象词语也大都是从具体的词语抽象而来
智慧的高低是抽象思维的深度，是理解概念的抽象深度，最基础的概念是具体的物体的概念，视觉中具体物体的形体概念，
